General Information
This document provides technical information for migration from Chainer to PyTorch. General InformationConcepts and components in both frameworksArray LibraryChainer uses NumPy/CuPy (xp.ndarray) as an array library, and wraps them as chainer.Variable to support autograd. Similarly, PyTorch uses ATen (at::Tensor (C++)) as an array library ("tensor library" in PyTorch terms), and wraps it as torch::
Released Chainer/CuPy v6.0.0
Released Chainer/CuPy v6.0.0 By Seiya Tokui May 16, 2019 In Announcement We have released Chainer and CuPy v6.0.0 today! This is a major release that introduces several new features. Full updates can be found in the release notes: Chainer, CuPy. ChainerX The biggest update is the introduction of ChainerX. It is a fast and portable ndarray engine with autograd support written in C++ with a very thi
ChainerX移行ガイド - Qiita
chainerx 対応：コード変換部分早見表 とうとうChainer version 6.0.0 がリリースされましたね。本記事ではこれまでの Chainer v5 以前までに書かれていたモデル訓練用コードを、 Chainer v6 で導入されたChainerXへ対応させるための変更点についてまとめます。 （上記コードの変換をしなくても今まで通り v5 のコードを v6で動作させることは可能です。） 本題に飛びたい方は v5 のコードを v6 のChainerX対応コードに変換する からご覧ください。 ChainerX とは 先日Chainer version 6.0.0 が正式リリースされました。 Released Chainer/CuPy v6.0.0 #Chainer/#CuPy v6.0.0 をリリースしました。変更点の概要はブログをご覧ください。 https://t.co/1k7
ChainerでTensor Coreを使ってみる - Qiita
計算速度が一気に8倍速くなるらしいTensor Coreが使えるということで、昨年9月にTuring世代のGPUを買ってみたものの、Tensor Coreが簡単に使えて一気に早くなるわけでもなく、しばらくTensor Coreが使えているかどうかもよくわからない状態でした。今回一部修正もあって、Chainer v7.0.0a1でTensor Coreが使えることがほぼ確認できました。 また、Google ColaboratoryのGPUもTesla T4とTuring世代となり、Tensor Coreが使えそうなので試してみました。 環境 環境 GPU Cuda Core数 FP32 FP16
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
kubeflowでChainerしてみる - Qiita
KubeflowでChainerを動かす環境をつくってみます。 途中まではKubeflowのインストール手順になってます。 https://www.kubeflow.org/docs/started/getting-started-gke/ Kubeflow？ Kubernetes上で機械学習環境を動かすものです。 このへん見てもらった方がいいかも https://www.slideshare.net/shunyaueta/kubeflow-devfest18 Chainer? 日本のPreferred Networksが主導で開発している、機械学習のOSSライブラリです。 https://chainer.org/ 自分が所属するAlpacaJapan株式会社では、ChainerのエバンジェリストがいてChainerがよく使われているみたいなので、この環境をつくってみました。 https:
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ChainerX + ChainerMN integration on MNIST by keisukefukuda · Pull Request #7844 · chainer/chainer
chainer.dataset.cache_or_load_file — Chainer 7.8.1 documentation
Configuring Chainer — Chainer 7.8.1 documentation
Support NHWC format in convolution by anaruse · Pull Request #1885 · cupy/cupy
cupy.prof.TimeRangeDecorator — CuPy 13.1.0 documentation
https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2018/presentation/s8889-training-imagenet-in-15-minutes-with-chainermn-a-scalable-distributed-dl-framework.pdf
https://github.com/chainer/chainer-test/blob/master/docker.py
Support batched update of weights by optimizer by anaruse · Pull Request #5841 · chainer/chainer
Step-by-Step Troubleshooting — Chainer 7.8.1 documentation
Chainer でのプロファイリングをちょっと楽にする話
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/events/lectures/111/20190124-2.pdf
GitHub - lazykyama/chainer_profutil: Chainer utility tool for GPU profiling by nvprof.
https://github.com/chainer/chainercv/blob/26b0f0ecac3f79e708f6142cc585a56ab73c050f/chainercv/transforms/image/random_erasing.py
optuna/chainer_integration.py at master · optuna/optuna · GitHub