mxnet与tensorflow相比吧
1 同时支持命令式编程和声明式编程
- 不懂的请看只支持声明式编程
2 内存友好，相比于tensorflow，内存优化能到50%以上
3 可扩展，更好的支持分布式
李沐大神是第三代的参数服务器论文一作，tensorflow的参数服务器结构也基本依照他的思路，但是李沐在mxnet中做了更多更好的优化，更scalable、efficient
4 轻量级，api易读，上手快
tensorflow和mxnet的设计理念是不同的。mxnet更像是一把锋利的小刀，tensorflow更像是一把瑞士军刀；tensorflow是想做成下一代的机器学习平台，能够一站式解决各种机器学习的问题，而mxnet的设计理念是尽可能简洁，尽可能用少的功能解决问题。所以api相对于tensorflow少很多，而且功能（api）、性能（内存、吞吐量、gpu利用率）都是走极致的风格。
