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MegEngine

MegEngine 是一个快速、可拓展、易于使用的深度学习框架,拥有以下三大关键特点:

  • 训练推理一体:训练推理同一内核,模型结构、量化、前后处理、动态 shape 甚至求导均可 放入模型 进行推理,训练推理轻松对齐精度
  • 超低硬件门槛:依靠算法优化各类关键资源占用,DTR 让训练显存占用量一键下降3倍,pushdown 内存分配算法让推理内存占用下降至极低水平
  • 全平台高效推理:在 x86/Arm/CUDA/RoCM 各平台上均可体验到高性能且精度对齐的推理体验,更有 丰富的高阶用法可以优化性能、节省内存

开始使用

训练

推理

安装说明

注意: MegEngine 现在支持在 Linux-64bit/Windows-64bit/macos-10.14/Android 7+ 及其以上 (MacOS/Android只支持cpu) 等平台上安装 Python 包,支持Python3.6 到 Python3.9。对于 Windows 10 用户,可以通过安装 Windows Subsystem for Linux (WSL) 进行体验,同时我们也原生支持Windows。MegEngine 也支持在很多其它平台上进行推理运算。

通过包管理器安装

通过 pip 安装的命令如下:

python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install megengine -f https://megengine.org.cn/whl/mge.html

通过源码编译安装

如何参与贡献

  • MegEngine 依据 贡献者公约(Contributor Covenant)来管理开源社区。请阅读 行为准则 了解更多信息。
  • 每一名 MegEngine 的贡献者都需要签署贡献者许可协议(Contributor License Agreement,CLA)来明确贡献内容相关的知识产权许可。更多细节请参考 协议内容
  • 我们欢迎你通过以下方式来帮助 MegEngine 变得更好:

我们相信我们能够搭建一个开放友善的开源社区环境,用人工智能造福人类。

联系我们

资源

开源许可

MegEngine 使用 Apache License, Version 2.0 。

引用 MegEngine

如果在您的研究中使用了 MegEngine ,建议您使用如下 BibTeX 格式引用文案。

@Misc{MegEngine,
  institution = {megvii},
  title =  {MegEngine:A fast, scalable and easy-to-use deep learning framework},
  howpublished = {\url{https://github.com/MegEngine/MegEngine}},
  year = {2020}
}

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