Deep Learning အတွက် အကောင်းဆုံး Python Libraries 10 ခု

Python သည် ထိပ်တန်းပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားဖြစ်လာရန် တဖြည်းဖြည်း မြင့်တက်လာနေသည်။ အခြား ပင်မဘာသာစကားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်း၏ အလွန်မြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည် အပါအဝင် ၎င်းအတွက် အကြောင်းရင်းများစွာ ရှိပါသည်။ ၎င်းတွင် အင်္ဂလိပ်လို commands များနှင့် syntax ပါ၀င်ပြီး ၎င်းသည် beginner coders များအတွက် ထိပ်တန်းရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ 

Python ၏ အကြီးမားဆုံး အရောင်းရဆုံးအချက်မှာ ဒေတာသိပ္ပံမှ ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအထိ အရာအားလုံးအတွက် ဘာသာစကားကို အသုံးပြုနိုင်သည့် များပြားလှသော open-source စာကြည့်တိုက်များ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ 

Python နှင့် Deep Learning

Deep learning သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံမှ လှုံ့ဆော်ပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြစ်သည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ ပါဝင်သော စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းတွင် အသုံးချပလီကေးရှင်းများစွာရှိပြီး ယနေ့ခေတ် AI နည်းပညာများဖြစ်သည့် မောင်းသူမဲ့ကားများ၊ သတင်းစုစည်းမှုကိရိယာများ၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်လုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP)၊ ပကတိလက်ထောက်များ၊ အမြင်အာရုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ယနေ့ခေတ် AI နည်းပညာများတွင် အသုံးပြုပါသည်။ 

မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ Python သည် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအတွက် မယုံနိုင်စရာ ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် သက်သေပြခဲ့သည်။ ကုဒ်သည် ကျစ်ကျစ်လျစ်လျစ်နှင့် ဖတ်နိုင်သောကြောင့်၊ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသော လေ့လာသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ကိုက်ညီမှုဖြစ်စေသည်။ ၎င်း၏ရိုးရှင်းသော syntax သည် အခြားသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အပလီကေးရှင်းများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ Python ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းအတွက် နောက်ထပ် အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ ဘာသာစကားကို မတူညီသော ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားများဖြင့် ကုဒ်ရေးထားသော အခြားစနစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းနိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အခြားဘာသာစကားများဖြင့် ရေးသားထားသော AI ပရောဂျက်များနှင့် ပေါင်းစပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ 

နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် ၁၀ ခုကို ကြည့်ကြရအောင်။ 

1. TensorFlow

TensorFlow သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဟု ကျယ်ပြန့်စွာ ယူဆပါသည်။ Google Brain Team မှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားပြီး၊ ၎င်းသည် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ကိရိယာများ၊ စာကြည့်တိုက်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းအရင်းအမြစ်များကို ကျယ်ပြန့်စွာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အစပြုသူများနှင့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုပုံစံများအပြင် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် TensorFlow ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

TensorFlow တွင် CPU နှင့် GPU ကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းများပေါ်တွင် လိုက်လျောညီထွေရှိနိုင်သော ဗိသုကာနှင့် မူဘောင်တစ်ခုရှိသည်။ ထိုသို့ပြောခြင်းဖြင့်၊ ၎င်းသည် tensor processing unit (TPU) တွင် လုပ်ဆောင်သောအခါတွင် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်သည်။ Python စာကြည့်တိုက်ကို နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများတွင် အားဖြည့်သင်ယူမှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုကြပြီး စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို တိုက်ရိုက်မြင်ယောင်နိုင်သည်။ 

ဤသည်မှာ TensorFlow ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော ဗိသုကာပညာနှင့် မူဘောင်။
• အမျိုးမျိုးသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်သည်။ 
• Abstraction စွမ်းရည်
• နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို စီမံခန့်ခွဲသည်။ 

2. Pythor

နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုအတွက် ရေပန်းအစားဆုံး Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုသည် Facebook ၏ AI သုတေသနအဖွဲ့မှ 2016 ခုနှစ်တွင် ဖန်တီးထားသော open-source စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်၏အမည်သည် Lua တွင်ရေးထားသော နက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်ဖြစ်သည့် Torch မှ ဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား။ 

PyTorch သည် သင့်အား လုပ်ဆောင်စရာများစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး NLP နှင့် ကွန်ပျူတာအမြင်ကဲ့သို့သော နက်နဲသောသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ 

PyTorch ၏ အကောင်းဆုံး ကဏ္ဍအချို့တွင် လေးလံသော ဂရပ်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင်ပင် ၎င်းသည် ၎င်း၏ မြင့်မားသော အရှိန်အဟုန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော ပရိုဆက်ဆာများ သို့မဟုတ် CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ PyTorch တွင် သင့်အား ဒစ်ဂျစ်တိုက်တွင် ချဲ့ထွင်နိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သော API များအပြင် သဘာဝဘာသာစကား ကိရိယာတန်ဆာပလာများပါရှိသည်။ 

ဤသည်မှာ PyTorch ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ကိန်းဂဏန်း ဖြန့်ချီရေးနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု
• ဒေတာအတွဲများကို ထိန်းချုပ်ပါ။
• နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး
• မြင့်မားသောပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်

3. numpy

အခြားနာမည်ကြီး Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော NumPy ကို ကြီးမားသော ဘက်ပေါင်းစုံ ခင်းကျင်းမှုနှင့် matrix လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ချောမွေ့စွာ အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်းသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုတွင် ထိရောက်သော အခြေခံသိပ္ပံနည်းကျတွက်ချက်မှုများအတွက် အထူးအသုံးဝင်သော အဆင့်မြင့်သင်္ချာလုပ်ဆောင်ချက်များစွာအပေါ်တွင် မှီခိုနေပါသည်။ 

NumPy အခင်းအကျင်းများသည် အခြားသော Python စာရင်းများထက် သိုလှောင်မှုဧရိယာများစွာ လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး အသုံးပြုရအဆင်ပြေပါသည်။ ဒေတာကို matrix တွင် ခြယ်လှယ်နိုင်သည်၊ ကူးပြောင်းပြီး စာကြည့်တိုက်ဖြင့် ပြန်လည်ပုံဖော်နိုင်သည်။ NumPy သည် အလွန်ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်မလိုအပ်ဘဲ နက်နဲသောသင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးမြှင့်ရန် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ 

ဤသည်မှာ NumPy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပုံဖော်ခြယ်လှယ်ခြင်း။
• စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် N-dimensional array အရာဝတ္ထု
• ဒေတာရှင်းလင်းခြင်း/ခြယ်လှယ်ခြင်း။
• စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် မျဉ်းကြောင်းတူ အက္ခရာသင်္ချာ

4. Scikit- လေ့လာပါ

Scikit-Learn သည် မူလက SciPy စာကြည့်တိုက်အတွက် ပြင်ပကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်ပြီး ယခုအခါ Github ရှိ သီးခြား Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်လာသည်။ Scikit-Learn တွင် DBSCAN၊ gradient boosting၊ support vector machines နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် အစုလိုက်ပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများအတွင်း ကျပန်းသစ်တောများ ပါဝင်သည်။  

Scikit-Learn ၏ အကြီးကျယ်ဆုံးသော ရှုထောင့်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းသည် အခြားသော SciPy stacks များနှင့် လွယ်ကူစွာ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူနှင့် အဆင်ပြေပြီး တသမတ်တည်းဖြစ်ပြီး ဒေတာမျှဝေသုံးစွဲရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ 

ဤသည်မှာ Scikit-learn ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ဒေတာ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် မော်ဒယ်လ်
• အဆုံးမှအဆုံး စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်
• ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။
• မော်ဒယ်ရွေးချယ်ရေး

5. သိပ္ပံ

၎င်းသည် Numpy ကိုအခြေခံ၍ အခမဲ့နှင့် open-source စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည့် Scipy သို့ ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ SciPy သည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် သိပ္ပံနည်းကျနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းကြောင့် ၎င်းအပြင်ရှိ အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို array optimization နှင့် linear algebra အတွက် embedded modules များဖြင့် လိုက်ပါသွားပါသည်။ 

ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကားတွင် NumPy ၏လုပ်ဆောင်ချက်များအားလုံးပါဝင်သော်လည်း ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရလွယ်ကူသော သိပ္ပံနည်းကျကိရိယာများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ၎င်းကို ရုပ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်းအတွက် မကြာခဏအသုံးပြုပြီး သိပ္ပံနည်းကျမဟုတ်သော သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် မြင့်မားသော အဆင့်မြှင့်တင်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ 

ဤသည်မှာ SciPy ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• အသုံးပြုသူအတွက်လွယ်ကူသော
• ဒေတာကို ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်း။
• သိပ္ပံနှင့်နည်းပညာပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
• ကြီးမားသောဒေတာအစုံကိုတွက်ချက်သည်။

6. ပန်ဒါ

ဒေတာသိပ္ပံနှင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုဘာသာရပ်များတွင် အဓိကအသုံးပြုသည့် open-source Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှတစ်ခုမှာ Pandas ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်သည် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ စာကြည့်တိုက်သည် ကိန်းဂဏာန်းဇယားများနှင့် အချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို အားကိုးသည်။ 

Pandas စာကြည့်တိုက်သည် Series နှင့် DataFrames တို့ကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် စူးစမ်းလေ့လာရန် မြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ထားပြီး၊ ၎င်းကို မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် စီမံခန့်ခွဲရာတွင်လည်း ဒေတာကို ထိရောက်စွာ ကိုယ်စားပြုပါသည်။ 

ဤသည်မှာ Pandas ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• ဒေတာအညွှန်းကိန်း
• ဒေတာ ချိန်ညှိမှု
• ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစည်းခြင်း/ပူးပေါင်းခြင်း။
• ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

7. Microsoft က CNTK

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများအတွက် Python စာကြည့်တိုက်သည် ယခင်က Computational Network ToolKit ဟုလူသိများသော Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit) ဖြစ်သည်။ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် open-source နက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ 

CNTK သည် သင့်အား CNTK မူဘောင်ဖြင့် convolutional neural networks (CNNs)၊ feed-forward deep neural networks (DNNs) နှင့် recurrent neural networks (RNNs) တို့ကဲ့သို့ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေပါသည်။ ၎င်းသည် အဆုံးမှ အဆုံးအထိ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများကို ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေပါသည်။ 

ဤသည်မှာ CNTK ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• နက်ရှိုင်းသော သင်ကြားရေး လုပ်ငန်းများကို ဖြန့်ဝေပါ။
• CNTK မူဘောင်ဖြင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ပါ။
• အဆုံးမှ အဆုံးထိ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများ

8. ကရား

Kears သည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လျင်မြန်စွာ စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုသည့် ထင်ရှားသော open-source Python စာကြည့်တိုက်ဖြစ်သည်။ Keras သည် သင့်အား မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ရန်၊ ဂရပ်များကို မြင်သာစေရန်နှင့် ဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သောကိရိယာများကို ပေးပါသည်။ ၎င်းအပြင်၊ ၎င်းတွင် တိုက်ရိုက်တင်သွင်းပြီး တင်နိုင်သည့် ကြိုတင်တံဆိပ်ပါဒေတာအစုံများလည်း ပါဝင်သည်။ 

မော်ဂျူလာ၊ တိုးချဲ့နိုင်သော၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ဖြစ်သောကြောင့် Keras စာကြည့်တိုက်ကို မကြာခဏ ဦးစားပေးလေ့ရှိသည်။ ၎င်းသည် စတင်သူများအတွက် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။ ၎င်းသည် ရည်မှန်းချက်များ၊ အလွှာများ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုများ၊ နှင့် အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့်လည်း ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ Keras သည် အမျိုးမျိုးသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး CPU နှင့် GPU များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် အကျယ်ဆုံးအကွာအဝေးများထဲမှတစ်ခုကိုလည်း ပေးပါသည်။

ဤသည်မှာ Keras ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။ 

• အာရုံကြောအလွှာများ ဖွံ့ဖြိုးခြင်း။
• ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း။
• နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ပါ။
• အသက်သွင်းခြင်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်လုပ်ဆောင်ချက်များ

9. သီယာနို

ကျွန်ုပ်တို့၏စာရင်းပြီးဆုံးခါနီးတွင် စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောစာကြည့်တိုက်များအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် ဂဏန်းတွက်ချက်မှု Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည့် Theano ဖြစ်သည်။ ဤကိရိယာဖြင့် သင်သည် သင်္ချာဆိုင်ရာ အသုံးအနှုန်းများနှင့် မက်ထရစ်တွက်ချက်မှုများကို ထိရောက်သော အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းတို့ကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ဤအရာအားလုံးသည် နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် Theano ကို Dimensional Array များအလုပ်ခန့်ရန်အတွက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ 

Theano ကို နက်ရှိုင်းစွာ လေ့လာသင်ယူနေသော developer များနှင့် programmer အများအပြားက ၎င်းကို အလွန်တိကျသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်ခြင်းကြောင့် အသုံးပြုသည်။ ဗဟိုလုပ်ဆောင်မှုယူနစ် (CPU) အစား ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ် (GPU) ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤသည်မှာ Theano ၏အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• Built-in validation နှင့် ယူနစ်စမ်းသပ်ကိရိယာများ
• စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော သင်္ချာတွက်ချက်မှုများ
• မြန်ဆန်ပြီး တည်ငြိမ်သော အကဲဖြတ်မှုများ
• ဒေတာအလွန်အကျွံတွက်ချက်မှု

10 ။ MX Net

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုအတွက်အကောင်းဆုံး Python စာကြည့်တိုက် 10 ခုစာရင်းကိုပိတ်ခြင်းမှာ အရွယ်အစားကြီးမားသော open-source နက်နဲသောသင်ယူမှုမူဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် MXNet ဖြစ်သည်။ MXNet သည် နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန်နှင့် အသုံးချရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး မော်ဒယ်များကို အလွန်လျင်မြန်စွာ လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်။ 

MXNet သည် Python၊ Julia၊ C၊ C++ နှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်ဘာသာစကားများစွာကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ MXNet ၏ အကောင်းဆုံးရှုထောင့်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းသည် မယုံနိုင်လောက်အောင် မြန်ဆန်သော တွက်ချက်မှုအမြန်နှုန်းများနှင့် GPU တွင် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှုတို့ကို ပေးဆောင်နေခြင်းဖြစ်သည်။ 

ဤသည်မှာ MXNet ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်အချို့ဖြစ်သည်။

• မြင့်မားသောအရွယ်အစား
• ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်
• နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပြီး အသုံးချပါ။
• ရထား မော်ဒယ်တွေ မြန်တယ်။
• အမြန်တွက်ချက်မှုအမြန်နှုန်း