【TensorFlow/Chainer挑戦者必見】Anacondaのインストール方法 | 侍エンジニアブログ
Python環境を一覧表示する画面も紹介しましょう。 画面中央を見ると、root環境、py27環境、py36環境、tensorflow環境が作成されていることがわかります。 画面右側に表示されているのは、各環境で利用できるcondaパッケージの一覧です。 画面中央で選択されているroot環境では、画面右側に表示されている217種類のcondaパッケージが利用できることがわかります。 Anaconda Project（β） 「Anaconda Project（β）」は、アプリケーションの動作環境を定義するための機能です。 AさんのAnaconda環境で「Anaconda Project（β）」を作成し、アプリケーションの動作環境を定義しておけば、BさんのAnacondaでも同様のアプリケーション動作環境を簡単に構築できるという機能です。 英語の文章ですが、以下の文書を参考に挑戦してみてくださ
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
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