MegEngine 使用指南
所有版本 Release Note
框架版本
Stable
操作系统
Linux_64(LIBC>=2.2.5)
Windows-x64(>=win7)
MacOS(>=10.14)
硬件平台
CUDA 10.1
CUDA 11.4 - beta
CPU
安装方式
pip (19.0及以上)
源码编译
安装命令
python3 -m pip install megengine
默认安装当前最新版本
安装注意事项

1.请确认 Ubuntu 系统是 64 位操作系统

2.请确认安装 MegEngine 的 Python3 的路径正确,并且其版本在 3.5 及以上。

3.请确认安装的 Python 及其对应的 pip 都是 64 bit。

如果您有什么疑问或建议,可以向我们 反馈问题

如果您有其他安装需求

请参考 安装文档

MegEngine 深度学习框架
更多内容
训练推理一体
  • 一套内核支撑训练到推理,无需模型转换,精度损失最小化。
  • 前后处理可放入计算图推理,训练推理精确对齐,python C++ 不用写两遍。
  • traced module → megengine lite → megflow,从模型到高并发视频流处理服务只需几行python代码。
超低硬件门槛
  • DTR 算法减少 75% 显存占用,1080 也能训 transformer。
  • 自研 pushdown 内存分配算法,带来最低的内存/显存占用。
  • 自动代码裁剪可使部署文件 binary size 下降 10 倍,有效降低推理硬件成本。
全平台高效推理
  • 高效的推理性能,在各类 CPU、GPU 上均可享受到极致性能体验。
  • 自动 layout、kernel 算法选择机制,轻松达到最优推理性能。
  • 跨平台模型精度对齐,一套代码走天下。
MegEngine 社区
更多内容
论坛
我们提供中文社区服务,你可以在此和国内开发者对框架使用以及深度学习技术进行交流。
GitHub
旷视天元是一个开源深度学习框架,你可以在GitHub上直接与项目成员联系、提出产品建议、以及贡献代码。
中文社群
我们提供开发者社群服务,您可以通过社群直接联系到项目官方人员,也可以和社群中的其他用户交流学习。
参与社区贡献
获得专属 MegEngine Contributor 身份徽章!
想参与开源,但不知如何下手的同学,来吧,跟着本篇点亮你 GitHub 个人主页的第一块小绿砖!
MegEngine 赋能
虚拟试妆
  • 足不出户的挑选心仪的美妆产品
  • 精准追踪面部关键点,如眼、鼻、嘴、甚至睫毛的位置
  • 实时呈现嘴唇、脸颊或眉毛等部位的上妆效果
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高效办公
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北京最高地标建筑,世界第三高办公楼。总高528米,可同时容纳1.2万人办公。软硬一体化组件式通行,通过率超99%。
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