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Deep Learningフレームワークにおける計算グラフ TensorFlow, PyTorchなどのDeep Learningフレームワー... Deep Learningフレームワークにおける計算グラフ TensorFlow, PyTorchなどのDeep Learningフレームワークにおける計算グラフの構築方法が，大きく分けて2パターンに分類される。1つ目は Define by Run 型で，2つ目は Define and Run 型である。 それぞれの特徴 Define by Run型 Chainer, PyTorchがこちらの方式を採用している データを流すときに，計算グラフの構造を決定 動的な計算グラフを定義することが可能 Define and Run型 TensorFlow(v1)がこの方式を採用している 計算グラフの構造を予め定義しておき，そこにデータを流す Define by Run が動的な計算グラフを構築できることを確認 概要 入力データによって計算グラフが変化することを確認 本稿では，Recurrent Ne
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