MegEngine

梅格引擎

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MegEngine 是一個快速、可擴展且用戶友好的深度學習框架，具有 3 個關鍵功能。

• 訓練和推理的統一框架
  • 量化、動態形狀/影像預處理，甚至使用單一模型進行推導。
  • 訓練後，將所有內容放入模型中，以便在任何平台上快速、精確地進行推理。請在此處查看快速指南。
• 最低的硬體需求
  • 啟用DTR演算法後，GPU的記憶體使用量可以減少到原來記憶體使用量的三分之一。
  • 利用我們的下推記憶體規劃器實現記憶體使用率最低的推理模型。
• 在所有平台上高效推理
  • 在 x86、Arm、CUDA 和 RoCM 上進行快速且高精度的推理。
  • 支援Linux、Windows、iOS、Android、TEE等。
  • 利用我們的高級功能優化效能和記憶體使用。

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安裝

注意： MegEngine 現在支援在 Linux-64bit/Windows-64bit/MacOS(CPU-Only)-10.14+/Android 7+(CPU-Only) 平台上安裝 Python，Python 版本從 3.6 到 3.9。在 Windows 10 上，您可以透過 Windows Subsystem for Linux (WSL) 安裝 Linux 發行版，也可以直接安裝 Windows 發行版。許多其他平台都支援推理。

二進位檔案

要透過 pipwheel 安裝預先建置的二進位檔案：

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

從源頭構建

• CMake 建置詳細資訊。請參考BUILD_README.md
• Python綁定建置詳細信息，請參考BUILD_PYTHON_WHL_README.md

如何貢獻

• MegEngine 採用貢獻者契約作為營運社區的指南。請閱讀行為準則。
• MegEngine 的每位貢獻者都必須簽署貢獻者授權協議（CLA），以明確貢獻者所授予的智慧財產權許可。
• 您可以透過多種方式協助改進 MegEngine：
  • 寫程式碼。
  • 改進文件。
  • 在 MegEngine 論壇或 Stack Overflow 上回答問題。
  • 在 MegEngine 模型中心貢獻新模型。
  • 在 MegStudio 上嘗試新點子。
  • 報告或調查錯誤和問題。
  • 審查拉取請求。
  • Star MegEngine 倉庫。
  • 在您的論文和文章中引用 MegEngine。
  • 將MegEngine推薦給您的朋友。
  • 歡迎任何其他形式的貢獻。

我們努力建立一個開放、友善的社區。我們的目標是透過人工智慧為人類提供動力。

如何聯絡我們

• 問題：github.com/MegEngine/MegEngine/issues
• 信箱：[email protected]
• 論壇：discuss.megengine.org.cn
• QQ群：1029741705

資源

• 梅格引擎
• 梅格工作室
• 鏡像倉庫
  • OPENI：openi.org.cn/MegEngine
  • Gitee：gitee.com/MegEngine/MegEngine

執照

MegEngine 根據 Apache 許可證 2.0 版獲得許可

引文

如果您在出版物中使用 MegEngine，請使用以下 BibTeX 條目引用它。

 @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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