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《动手学深度学习》最早是作为MXNet文档来做的，现在已经被包括cmu/stanford/berkeley/mit等近100所高校作为教材使用。Nvidia创始人Jensen特意为此写了推荐语。 -
ResNeSt是GluonCV 0.7中的工作 https://github.com/dmlc/gluon-cv/releases/tag/v0.7.0 刷爆了各大榜单 -
GluonNLP把BERT的inference速度降到百万次不到一块钱。 -
AutoGluon是我们在automl的首次尝试，比我们知道的所有工作都要块和准。 -
MXNet的model zoo下载量在百万级别。 -
还有几个大招在做，敬请期待接。
网友评论：MXNet英雄落幕？
本人2018年3月入职MXNet团队，自入职至今是在MXNet项目上贡献commit数量最多的contributor，也是社区committer。同时，我也是近期从MXNet团队离职的成员之一，去向是亚马逊内部的其他team。 …… 其实沐神待我也是不薄，并且我对MXNet这个项目也算是有一些感情的。在开发之余，我也担当了MXNet生态系统一些PR blog的翻译润色和校对工作，各位去翻一下的话应该可以看到我的名字。尽管如此，我最终在近期选择了离职主要是因为总体上MXNet ecosystem的蛋糕没有做大，反而是越来越小，如此一来team内的上升空间也就缩小了。……
李沐团队技术实力很强，但是做的主要产品都没打开市场。而且这些产品有一些具备一定延续性，会互相影响。 比如基于MXNet的GluonCV、GluonNLP和Dive into Deep Learning，本来打算通过这三款产品来带动更多人进入MXNet社区。 但是这三款产品都是维生素，而不是止疼药；没能解决深度学习框架的痛点，解决的是痒点。而与此同时，解决深度学习框架易用性这个痛点的PyTorch几乎一夜之间崛起，现在可以跟TensorFlow分庭抗礼，整个深度学习框架市场几乎被TensorFlow和PyTorch瓜分。
这种情况下，即使GluonCV和GluonNLP做得很棒，本身的市场价值却因为MXNet市场低占有率而拖累。所以情况就比较尴尬，MXNet市场占有率依旧低迷，依托其上开发的GluonCV和GluonNLP既没能改变这个现实，与此同时又受限于这个现实，无法发挥其潜力。 …… ……
我是device org的scientist，我们大组是专门做edge端的CV team，旗下的要维护研发的CV model相对比较多。别的公司听说我做DL都会问你们用不用MXNet 我只能含蓄得回答可以用但是没人逼我们必须用 …… 实际上就是完全不用。
...... MXNet平台并不差，不管是功能还是性能有些地方都是可圈可点的，但实际体验中莫名其妙的晦涩的错误、欠缺的算子、很多算子在cpu中运行的速度甚至不如手撸numpy、相较于torch更高的内存占用（曾经MXNet引以为傲的内存低占用现在已经没有什么优势）、某个版本能用的Mirror到另一个版本就失效了、某个版本能用的custom numpy operator到了某个版本突然就出现bug了、某个版本horovod就是安装不成功、某个版本auto mixed precision又突然出现错误无法训练如此等等，的确给新手用户不小的麻烦。
但这些不是不能解决的，可能是没有被重视吧，而且因为竞争平台也不是十全十美，所以平台不是没有机会，机会仍然存在。 ......
框架沉浮，MXNet能否实现突围？
<pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><p style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong>完<strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">—</span></strong></span></strong></span></strong></p><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section powered-by="xiumi.us" style="max-width: 100%;box-sizing: border-box 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