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低火力ディープラーニングのための環境(自作ハード編) - studylog/北の雲
昨日こんなプレスリリースが話題になっていました。 www.sakura.ad.jp 高火力ですって。強そう。ちょっと前にはこんなのも話題に。ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築｜ニュース｜広報情報｜株式会社ドワンゴ現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成凄い。強そう。こういう記事を読んだ後に自分の足下で動いている機械をまじまじと眺めてみると、あまりの低火力に恥ずかしさすら覚えます。ワットチェッカーで測ってみると500Wにも満たないそうで、安物電子レンジレベル。まさに低火力。低火力ディープラーニングのための自作ハード企業や研究室にTitan4枚指し環境が整っているような人にとってはおもちゃみたいな環境かもしれませんが、私が使っている環境を晒しつつ、個人の趣味レベルで(プチ)ディープラーニ
agw 2016/01/28
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ディープラーニング用ライブラリの仁義なき争い勃発 - studylog/北の雲
GoogleがTensorFlowをリリースしてちょっとした騒ぎになっています。 tensorflow/tensorflow · GitHub GitHubに付けられたStarは既に6800。それがどのくらい凄いかというと、3ヶ月前の時点でこんな感じの情勢だったんです。 3 month later: Caffe reinforces its dominance, Torch7 and Keras move forward, Chainer appears. ping @coffeephoenix pic.twitter.com/8E3ZrJdS8j— François Chollet (@fchollet) 2015, 8月 24 左は5月、右が8月のStar数。 Caffeがダントツで5600、Kerasが2500で二番手に躍り出て、chainerもリリース二ヶ月で600台と順調に伸び
agw 2015/11/12
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ニコニコ静画の学習済みchainerモデルを試してみた - studylog/北の雲
ドワンゴではニコニコ静画（イラスト）のタグを学習したChainer用のモデルを配布してます。またそれを利用したタグ推定や類似画像検索などの技術デモのほか、応用事例として画像を元に閲覧数やお気に入り数を推定する研究を紹介しています。 https://t.co/5xIfiPD3L8— Toshihiro Shimizu (@meso) 2015, 11月 2 を試してみました。モデルファイルは上のnico-opendataより、必要なライブラリとコードはこちらから。github.com モデルファイルは申請(規約に同意するだけ)してすぐダウンロードできます。約1GB。研究目的なら誰でもOKだそうです。 chainer1.3(1.4でも動きました)、pillow、numpy、argparseが必要。これが既に入っている人は別途 sudo pip install git+http://githu
agw 2015/11/04
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