雷锋网 AI 科技评论按：本文首发于 ApacheMxNet，作者李沐， AI 科技评论获作者授权转载，经不改动原意的编辑。
有人曾问我，开发 MXNet 时候感觉最难的是什么。我会毫不犹豫的觉得「重复论文里的实验结果」是最困难的一点。举三个例子：
Lin Min（Network in network 提出者）在 16 年的时候发现 MXNet 在 ImageNet 上面训练的模型精度比 Torch 低 1%。为了 debug 这个事情甚至开发了一个插件可以在 MXNet 跑任意 Torch 的代码来对比结果。最后发现原因是我们图片裁剪后默认使用 JPEG 的 85 质量保存，改成 95 质量就可以补上丢掉的精度了。
在 Inception V3 论文出现后 Bing Xu（GAN 的作者之一）第一时间去重复这个工作。因为 Google 没有公开代码，而且论文里面细节不明确。幸好认识原论文作者可以问问题，但前后也花了好些天才重复实现出来。
我在 CMU 的博士导师之一（他在 Google 报告给 Jeff Dean）曾在一次报告里面说，他参与了一个内部的从 TensorFlow 前一代系统移植代码的工作，发现在 TensorFlow 上精度死活丢了个点。前后花费了好几个月时间找问题，最后发现是移植的代码在使用图片增强的时候顺序跟原先不一样。
三个例子的主人公都是顶尖的深度学习领域研究人员，但仍然很容易被一些细微的实验细节耗费大量宝贵的时间。一个模型通常多达数十到数百层，不管是模型初始化和数据读取都是随机，每次训练也需数个小时，这些都让 debug 变得很困难。
当然，幸运的是，最近这些年随着开源的深入人心，很多论文都可以找到开源的实现。对于大部分用户来说不需要自己从头开始实现一篇论文，去 Github 找个实现用就行了。但这个并不能解决所有问题：
网上的实现良莠不齐，很多都是新人练手之做。可能一大半不能重复出论文的结果
每个项目的实现多多少少有点不同，例如输入数据格式，用什么样的深度学习框架，代码风格不一样。每换一个项目上手成本很大。
个人维护的项目通常只关注在某些地方，例如只关心某个数据集上的训练。但实际使用的时候大家会关心如何部署，如何换一个数据集训练之类。需要花费时间做二次开发。
最后代码维护者很容易弃坑。例如我博士期间写过一些项目，但之后工作和生活重心转移，没有精力才去回复用户的提问。对于用户来说，如果碰到一个坑，如果不能很快的沟通维护者，很容易导致被小地方困住大量时间。
理解到这些痛点后我们几位从事计算机视觉的小伙伴，Zhi Zhang (@zhreshold), Hang Zhang (@zhanghang1989), Tong He (@hetong007), Eric Xie (@piiswrong), 拍了拍脑袋说，那我们来动手做一个工具包来试着解决这些问题吧。
我们想做一个不仅仅是资深用户（数年计算机视觉经验）能用的工具包，而是一个能帮助更加广泛用户（数月计算机视觉经验）的项目。他们包括
希望能将视觉技术快速应用到产品的工程师
希望提出新算法的研究者
当然，如果你刚开始学习，请参考《动手学深度学习》，或者你对计算机视觉外的应用感兴趣，请期待我们之后发布的工具包。
基于我们的用户假设，这个工具包提供如下的功能：
最近几年重要论文的复现
详细文档提供使用说明和代码讲解
提供预训练的模型可以直接使用
性能评测，方便大家在不同模型之间做取舍
每个模型实现和接口尽量保证一致性，降低使用新模型的学习门槛
定时做重新训练保证代码正确性（嗯，我们用 AWS 不用钱）
中文社区
下面一段代码下载预训练好的 SSD 模型然后对图片 street.jpg 进行物体检测并展示结果。
GluonCV 发布在 http://gluon-cv.mxnet.io。目前我们发布了第一个预览版本，其中主要包括了三个模型，均可以重复论文结果
图片识别：在 ImageNet 上训练 ResNet
物体检测：在 Pascal VOC 上训练 SSD
语义分割：在 Pascal VOC 上训练 FCN
自然我们会在接下来的版本里不断加入新的模型。如果对哪些模型特别感兴趣，请原文链接给我们留言。
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