Chainer を振り返って
2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから，およそ 4 年半と少しが経ちました．はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが，今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました．深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして（当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから，本当に変わりました），思えば遠くにきたものです． 今日，PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました．会社にとってももちろんですが，業務としてはこの 4 年半，Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に，大きな転換点です． まず率直な感想として，Chainer の開発は本当に楽しかったです．書きはじめた頃は，深層学習フレームワーク競争の真っ只中で，Theano の上に乗っかるフレームワー
Preferred Networks、深層学習の研究開発基盤をPyTorchに移行 - 株式会社Preferred Networks
PyTorch開発チームおよびオープンソースコミュニティと連携し、フレームワーク開発、MN-CoreプロセッサのPyTorchサポートなどを推進 株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを、自社開発のChainer™から、PyTorchに順次移行します。同時に、PyTorchを開発する米FacebookおよびPyTorchの開発者コミュニティと連携し、PyTorchの開発に参加します。なお、Chainerは、本日公開されたメジャーバージョンアップとなる最新版v7をもってメンテナンスフェーズに移行します。Chainerユーザー向けには、PyTorchへの移行を支援するドキュメントおよびライブラリを提供します。 PFN 代表取締役社長 西川徹は、今回の
PyTorch, Chainer and Forking
Episode 13 の雑談で “PyTorch は Chainer のフォークである” というニュース記事の主張について議論しましたが、その後調べ直したところいくつか森田の勘違いがあったので現状の理解を改めて書いておきます。 まず PyTorch のソースコードや Git レポジトリの log を見るかぎり, ライセンスやコメント、コミットログや明らかなコードの重複など、はっきりとしたフォークの証拠はありません。(API の模倣については当事者による論文のドラフトなど何箇所かで言及されています。) ウェブを検索してみると、以下のツイートが証言としてリンクされていました。 James Bradbury on Twitter: “Yep, the PyTorch autograd codebase started with a fork from Chainer — but then rew
Deep Learning Frameworks – Keras 応用 & PyTorch, MXNet, Caffe2 ドキュメント – クラスキャット
PyTorch : PyTorch 0.1.12 リリースノート PyTorch 0.1.12 がリリースされましたので、リリースノートを翻訳しておきました。 [ 詳細 ] (05/05/2017) PyTorch : Tutorial 初級 : 分類器を訓練する – CIFAR-10 一般に画像・テキスト・音声あるいはビデオデータを扱わなければならない時、データを numpy 配列にロードする標準 python パッケージが使用できます。それからこの配列を torch.*Tensor に変換できます。 画像については、Pillow, OpenCV のようなパッケージが有用です。 音声については、scipy と librosa。 テキストについては、生の Python あるいは Cython ベースのロード、あるいは NLTK と SpaCy が有用です。 ビジョンについては、torchv
The road to 1.0: production ready PyTorch
by The PyTorch Team We would like to give you a preview of the roadmap for PyTorch 1.0 , the next release of PyTorch. Over the last year, we’ve had 0.2, 0.3 and 0.4 transform PyTorch from a [Torch+Chainer]-like interface into something cleaner, adding double-backwards, numpy-like functions, advanced indexing and removing Variable boilerplate. At this time, we’re confident that the API is in a reas
Distributed communication package - torch.distributed — PyTorch 2.4 documentation
Learn Get Started Run PyTorch locally or get started quickly with one of the supported cloud platforms Tutorials Whats new in PyTorch tutorials Learn the Basics Familiarize yourself with PyTorch concepts and modules PyTorch Recipes Bite-size, ready-to-deploy PyTorch code examples Intro to PyTorch - YouTube Series Master PyTorch basics with our engaging YouTube tutorial series
PyTorchでA3C - rarilureloの日記
目次 目次 PyTorchについて Pythonのmultiprocessing A3C 実装 結果 今回のコードとか あとがき PyTorchについて Torchをbackendに持つPyTorchというライブラリがついこの間公開されました. PyTorchはニューラルネットワークライブラリの中でも動的にネットワークを生成するタイプのライブラリになっていて, 計算が呼ばれる度に計算グラフを保存しておきその情報をもとに誤差逆伝搬します. 動的ネットワークライブラリに対して静的ネットワークライブラリ(tensorflowなど)があります. 静的ネットワークライブラリでは計算グラフの形をまず構築し, そのネットワークに対してデータフィードを行うことで順伝搬, 逆伝搬計算を行います. 動的ネットワークライブラリは入力データに対してネットワーク構造を決めることができるのでRNNや再帰構造をもつネッ
PyTorch – Tensors and Dynamic neural networks in Python | Hacker News
Only a few months ago people saying that the deep learning library ecosystem was starting to stabilize. I never saw that as the case. The latest frontier for deep learning libraries is ensuring efficient support for dynamic computation graphs.Dynamic computation graphs arise whenever the amount of work that needs to be done is variable. This may be when we're processing text, one example being a f
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https://github.com/pytorch/pytorch/tree/master/torch/nn/parallel
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