MXNet具有輕量級、便攜式、靈活的分布式/移動深度學習等優勢，具有動態，突變感知的數據流Dep調度程序。
它擁有類似於 Theano和TensorFlow 的數據流圖，為多GPU配置提供了良好的配置，有著類似於 Lasagne 和 Blocks 更高級別的模型構建塊，並且可以在妳可以想象的任何硬件上運行（包括手機）。
MXNet適用於Python，R，Julia，Scala，Go，Javascript等。
另外，MXNet也不僅僅是壹個深度學習項目，它還是用於構建深度學習系統的藍圖和指南的集合，以及針對黑客的DL系統的有趣見解。
MXNet有很多的特性，今天我們來了解下。
靈活的編程模型：支持命令式和符號式編程模型以最大化效率和性能。
從雲端到客戶端可移植：可運行於多CPU、多GPU、集群、服務器、工作站甚至移動智能手機。
多語言支持：支持七種主流編程語言，包括C++、Python、R、Scala、Julia、Matlab和JavaScript。事實上，它是唯壹支持所有 R 函數的構架。
本地分布式訓練：支持在多CPU/GPU設備上的分布式訓練，使其可充分利用雲計算的規模優勢。
性能優化：使用壹個優化的C++後端引擎並行I/O和計算，無論使用哪種語言都能達到最佳性能。
雲端友好，可直接與S3，HDFS和Azure兼容。