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要验证下载的 tar.gz 文件，下载KEYS和
ASC 文件，然后执行以下命令:
% gpg --import KEYS
% gpg --verify downloaded_file.asc downloaded_file
你也可以检查 SHA512 或 MD5 值判断下载是否完成。
V3.0.0 (18 April 2020):
Apache SINGA 3.0.0
[SHA512]
[ASC]
Release Notes 3.0.0
新特性及重要更新：
增强了 ONNX。在 SINGA 中测试了多种 ONNX 模型。
使用 MPI 和 NCCL Communication 进行分布式训练，通过梯度稀疏化和压缩以及分块
传输进行了优化。
计算图的构建，利用图优化了速度和内存。
新的文档网站（singa.apache.org）和 API 参考网站（apache-singa.rtfd.io）。
使用 CI 实现代码质量检查。
将 MKLDNN 替换为 DNNL。
更新 Tensor API 以支持广播操作。
实现了支持 ONNX 模型的新的 autograd 操作符。
孵化版本（incubating） v2.0.0 (20 April 2019):
Apache SINGA 2.0.0 (incubating)
[SHA512]
[ASC]
Release Notes 2.0.0 (incubating)
新特性及重要更新：
增强了 autograd 功能(适用于卷积网络和循环网络)。
支持 ONNX。
通过英特尔 MKL DNN lib 改进 CPP 操作。
实现 tensor 广播。
在 Apache 用户名下移动 Docker 镜像。
更新 conda-build 配置中依赖的 lib 版本。
孵化版本（incubating） v1.2.0 (6 June 2018):
Apache SINGA 1.2.0 (incubating)
[SHA512]
[ASC]
Release Notes 1.2.0 (incubating)
新特性及重要更新：
实现了 autograd（目前支持 MLP 模式）。
升级 PySinga 以支持 Python 3
改进 Tensor 类的 stride 范围。
将 cuDNN 从 V5 升级到 V7。
增加 VGG、Inception V4、ResNet 和 DenseNet 进行 ImageNet 分类。
为 conda 包创建别名
完整的中文文档
添加在 Windows 上运行 Singa 的说明
更新编译，CI
修复一些错误
孵化版本（incubating） v1.1.0 (12 February 2017):
Apache SINGA 1.1.0 (incubating)
[MD5]
[ASC]
Release Notes 1.1.0 (incubating)
新特性和重要更新：
创建 Docker 镜像(CPU 和 GPU 版本)
为 SINGA 创建 Amazon AMI（CPU 版）。
集成 Jenkins，自动生成 Wheel 和 Debian 包（用于安装），并更新网站。
增强 FeedFowardNet，例如，多输入和用于调试的 verbose 模式。
添加 Concat 和 Slice 层。
优化 CrossEntropyLoss 以接受带有多个标签的实例。
添加包含图像增强方法的 image_tool.py。
支持通过快照 API 加载和保存模型。
在 Windows 上编译 SINGA 源代码。
将必要依赖库与 SINGA 代码一起编译。
为 SINGA 启用 Java binding（基本）。
在 checkpoint 文件中添加版本 ID。
增加 Rafiki 工具包以提供 RESTFul APIs。
添加了从 Caffe 预训练的例子，包括 GoogleNet。
孵化版本（incubating） v1.0.0 (8 September 2016):
Apache SINGA 1.0.0 (incubating)
[MD5]
[ASC]
Release Notes 1.0.0 (incubating)
新特性和重要更新：
创建 Tensor 概念，用于支持更多的机器学习模型。
创建 Device 概念，用于运行在不同的硬件设备上，包括 CPU，(Nvidia/AMD) GPU 和
FPGA (将在以后的版本中测试)。
用 cmake 取代 GNU autotool 进行编译。
支持 Mac OS。
改进 Python binding，包括安装和编程。
更多的深度学习模型，包括 VGG 和 ResNet。
更多的 IO 类用于读取/写入文件和编码/解码数据。
直接基于 Socket 的新网络通信组件。
Cudnn V5，包含 Dropout 和 RNN 层。
将网页构建工具从 maven 更换为 Sphinx。
整合 Travis-CI。
孵化版本（incubating） v0.3.0 (20 April 2016):
Apache SINGA 0.3.0 (incubating)
[MD5]
[ASC]
Release Notes 0.3.0 (incubating)
新特性和重要更新：
在 GPU 集群上进行训练，可以在 GPU 集群上进行深度学习模型的训练。
改进 Python wrapper 简化配置工作，包括神经网络和 SGD 算法。
新增 SGD 更新器，包括 Adam、AdaDelta 和 AdaMax。
安装时减少了单节点训练的依赖库。
使用 CPU 和 GPU 进行异构训练。
支持 cuDNN V4。
数据预取。
修复一些 bug。
孵化版本（incubating） v0.2.0 (14 January 2016):
Apache SINGA 0.2.0 (incubating)
[MD5]
[ASC]
Release Notes 0.2.0 (incubating)
新特性和重要更新：
在 GPU 上进行训练，可以在一个节点上用多个 GPU 卡训练复杂的模型。
混合神经网分区支持数据和模型同时并行。
Python wrapper 简化配置，包括神经网络和 SGD 算法。
实现了 RNN 模型和 BPTT 算法，支持基于 RNN 模型的应用，如 GRU。
云软件集成，包括 Mesos、Docker 和 HDFS。
可视化神经网结构和层信息，以便优化调试。
针对 Blobs 和原始数据指针的线性代数函数和随机函数。
添加新的层，包括 SoftmaxLayer、ArgSortLayer、DummyLayer、RNN 层和 cuDNN 层。
更新 Layer 类以携带多个数据/梯度 Blobs。
通过加载之前训练的模型参数，提取特征并测试新数据的性能。
为 IO 操作添加 Store 类。
Incubating v0.1.0 (8 October 2015):
Apache SINGA 0.1.0 (incubating)
[MD5]
[ASC]
Amazon EC2 image
Release Notes 0.1.0 (incubating)
新特性和重要更新：
允许使用 GNU 构建工具进行安装。
实现用 zookeeper 进行工作管理的脚本。
实现基于 NeuralNet 和 Layer 的编程模型。
实现基于 Worker、Server 和 Stub 的系统架构。
训练模型来自三种不同的模型类别，即前馈模型、能量模型和 RNN 模型。
使用 CPU 的同步和异步分布式训练框架。
checkpoint 文件生成和恢复。
使用 gtest 进行单元测试。
Last updated on 11/22/2020
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Verify
V3.0.0 (18 April 2020):
孵化版本（incubating） v2.0.0 (20 April 2019):
孵化版本（incubating） v1.2.0 (6 June 2018):
孵化版本（incubating） v1.1.0 (12 February 2017):
孵化版本（incubating） v1.0.0 (8 September 2016):
孵化版本（incubating） v0.3.0 (20 April 2016):
孵化版本（incubating） v0.2.0 (14 January 2016):
Incubating v0.1.0 (8 October 2015):
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