mxnet 加入apache 之後會有哪些影響，未來如發展？

mxnet加入了apache孵化器，相比於之前會有哪些變化？未來的計劃前景是什麼樣的？

謝邀。

總體說來，MXNet 成為 Apache 孵化器項目，距今 9 月有餘，當下 MXNet 發展速度更勝從前，前端和學習資料方面有了很大的改善。但 MXNet 想要畢業並成為頂級項目（TLP），還是任重而道遠。

• 目前 MXNet Star 11,000+，貢獻者430+，貢獻者數量比剛加入 Apache 孵化器翻了一番，而在此之前 MXNet 發展了一年多，且當時 TensorFlow 尚未開源。

• MXNet 最近發布的版本是 0.12。在 0.11 中，MXNet 推出了新的 Gluon 前端，介面更簡單，且支持動態圖（Imperative）編程。0.12 在 Gluon 特性上也下了很大功夫。

• 邀請兩位CMU教授 Alex Smola 和 Zachary Lipton 為 Gluon 撰寫一部兼顧深度學習理論，動手編程，和實戰應用的文檔+教材。詳情參考：MXNet 0.11發布，加入動態圖介面Gluon，還有兩位CMU教授的親筆教程
• 開設系列課程，從深度學習入門到最新最前沿的演算法，從0開始通過互動式的代碼來講解每個演算法和概念，並通過鬥魚直播深入講解。詳情參考：一起動手學習深度學習
• Apache 的一個強大之處，在於開源大數據生態，現在機器學習/深度學習已經成為大數據技術棧的標配，但機器學習領域還沒有一個像 Hadoop 那樣的基礎平台，理論上技術指標風評不錯的 MXNet 還有很大的機會成為機器學習的 Hadoop，不過現在還看不出近水樓台的優勢。
• 微軟也是 MXNet 的貢獻者，連橫合縱之說，可能是 AWS 和微軟的願望，卻未必是 ASF（Apache Software Foundation） 的主要想法。
• 對比另一個由中國團隊設計開發的項目 - Apache Kylin，MXNet 還有很大的發展空間。彼時的大數據和當下的深度學習，都一樣是風口，不同的是 Kylin 瞄準 Hadoop 上的 SQL 介面和 OLAP 的缺口，而 MXNet 實在是競爭對手眾多，尤其是 Google 砸錢推廣的 TensorFlow。

Apache Kylin 於 2014 年 10 月在 Github 開源，於 2014 年 11 月加入 Apache 孵化器，於 2015 年 12 月正式畢業成為 Apache 頂級項目，也成為首個完全由中國團隊設計開發的 Apache 頂級項目。

以上為一家之言。不管如何，MXNet 為深度學習的普及應用貢獻了很多。至於其未來如何發展，還是由項目核心開發者來說比較合適。社區自己的定位和規劃，還是很重要的。

很難說。每個項目都不太一樣。就我用過的一些Apache AI項目來說，感覺質量一般，入門級的定位，很難形成技術競爭優勢。

換了幾個版本的VS2013，每次編譯都會遇到搜不到的不同的錯誤，基本都在mshadow，我也很想用mxnet啊，可是編譯caffe一次就成功了