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id: version-4.1.0_Chinese-downloads
title: Download SINGA
original_id: downloads
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## Verify

要验证下载的tar.gz文件，下载[KEYS](https://www.apache.org/dist/singa/KEYS)和ASC文件，然后执行以下命令:

```shell
% 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](http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/singa/3.0.0/apache-singa-3.0.0.tar.gz)
  [\[SHA512\]](https://www.apache.org/dist/singa/3.0.0/apache-singa-3.0.0.tar.gz.sha512)
  [\[ASC\]](https://www.apache.org/dist/singa/3.0.0/apache-singa-3.0.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 3.0.0](releases/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)](http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/incubator/singa/2.0.0/apache-singa-incubating-2.0.0.tar.gz)
  [\[SHA512\]](https://www.apache.org/dist/incubator/singa/2.0.0/apache-singa-incubating-2.0.0.tar.gz.sha512)
  [\[ASC\]](https://www.apache.org/dist/incubator/singa/2.0.0/apache-singa-incubating-2.0.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 2.0.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_2.0.0.html)
- 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)](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.2.0/apache-singa-incubating-1.2.0.tar.gz)
  [\[SHA512\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.2.0/apache-singa-incubating-1.2.0.tar.gz.sha512)
  [\[ASC\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.2.0/apache-singa-incubating-1.2.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 1.2.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_1.2.0.html)
- 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)](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.1.0/apache-singa-incubating-1.1.0.tar.gz)
  [\[MD5\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.1.0/apache-singa-incubating-1.1.0.tar.gz.md5)
  [\[ASC\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.1.0/apache-singa-incubating-1.1.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 1.1.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_1.1.0.html)
- 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)](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.0.0/apache-singa-incubating-1.0.0.tar.gz)
  [\[MD5\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.0.0/apache-singa-incubating-1.0.0.tar.gz.md5)
  [\[ASC\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/1.0.0/apache-singa-incubating-1.0.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 1.0.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_1.0.0.html)
- 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)](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/0.3.0/apache-singa-incubating-0.3.0.tar.gz)
  [\[MD5\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/0.3.0/apache-singa-incubating-0.3.0.tar.gz.md5)
  [\[ASC\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/0.3.0/apache-singa-incubating-0.3.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 0.3.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_0.3.0.html)
- 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)](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/0.2.0/apache-singa-incubating-0.2.0.tar.gz)
  [\[MD5\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/0.2.0/apache-singa-incubating-0.2.0.tar.gz.md5)
  [\[ASC\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/0.2.0/apache-singa-incubating-0.2.0.tar.gz.asc)
- [Release Notes 0.2.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_0.2.0.html)
- 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)](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/apache-singa-incubating-0.1.0.tar.gz)
  [\[MD5\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/apache-singa-incubating-0.1.0.tar.gz.md5)
  [\[ASC\]](https://archive.apache.org/dist/incubator/singa/apache-singa-incubating-0.1.0.tar.gz.asc)
- [Amazon EC2 image](https://console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=ap-southeast-1#LaunchInstanceWizard:ami=ami-b41001e6)
- [Release Notes 0.1.0 (incubating)](releases/RELEASE_NOTES_0.1.0.html)
- 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。