MXNet简介

MXNet是一个十分优秀的深度学习框架。目前包含了许多语言接口，如Python、C++、Scala、R等。目前，MXNet版本已经更新到1.3.0。本系列文章主要使用Python接口。

在MXNet官网[1]上，官方建议新手使用Python接口，进一步使用下面的Gluon APIs。因为这种方式可以很灵活且容易进行调试。Gluon接口有许多丰富的资源，包括官网上面的例子以及李沐老师的课程[2]。但是，在许多开源的论文程序中，Module接口被大量地使用，并且由于Module接口下的程序本身有许多优秀的特点。所以，本系列文章的主要目标是尽可能地梳理Module接口下涉及到的知识点，尽量用更加丰富的例子来展现。

训练神经网络通常包括以下几个步骤：输入训练数据、初始化模型参数、前向传播、反向传播、更新参数、保存模型等。MXNet将这些步骤都整合到了一个module包中。Module对训练、测试一个定义好的网络提供了高层和中层接口。用户可以同时使用这两种接口。

关于MXNet的安装，请参考李沐老师的课程[2]。里面有十分详尽的关于MXNet安装的方法。

第一课：
MXNet实战之多层感知机
第二课：
利用MXNet的Module接口构建一个CNN模型

参考

[1] http://mxnet.incubator.apache.org/

[2] https://discuss.gluon.ai/