【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
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
エンジニア勉強会でChainerとKerasの比較をしてみました
エンジニア勉強会でChainerとKerasの比較をしてみました pythonエンジニア勉強会機械学習 はじめに こんにちは、新卒1号エンジニアの村上です。 ビザスクでは去年の7月頃から毎週水曜日にエンジニア勉強会(読書会)をやっています。当初は1冊本を選んで、章ごとに担当を決めて読書会形式で行っていました。(ex.『エキスパートPython』『リーダブルコード』) ところが、最近になって「たまには手を動かして新しい技術に触れることもしたいよね！」という想いから、個人の興味がある分野でビザスクに還元できそうな内容をプレゼンするという形式になりました。 今回は、その先々週の勉強会で発表した内容になります。 おしながき ChainerとKerasでやったこと スライド スライドの補足 まとめ ChainerとKerasでやったこと 分類問題を題材に、シンプルなニューラルネットワークをChain
Chainerのサンプルコードを集めてみた（メモ） - あおのたすのブログ
Chainerのサンプルコードは色んな所で公開されていますが、 一箇所にまとまっている所が少ない気がしたので、個人用にまとめておきます。 ここに載ってないサンプルコードがありましたら、 コメント欄か@aonotasまで教えて下さい！！ 誰得かは分かりませんが，gitにもメモ用に作りました。 github.com 適宜更新していく予定です。 Chainer OfficialのTwitterアカウントが主な情報源です。 Official wiki page (some examples list) こちらの公式Wikiも有用です。 他のサイト様では chainerのサンプルコードを集めてみた(チュートリアルも追加) - studylog/北の雲 がサンプルコードのまとめとしては良いかもしれません。 更新履歴 (2016.08.19) 記事作成 (2016.09.31) Fully Convol
Chainerの新機能がすごい勢いで俺のソースコードを抽象化してくる - Qiita
2016年7月12日に，Chainer v1.11.0がリリースされた． Chainer Meetup 03や，Amazon Picking Challenge 2016の準備もあったろうに…なんて速度だ！ （第2位，おめでとうございます https://www.preferred-networks.jp/ja/news/amazon-picking-challenge-2016_result ） この記事では，Chainerの新機能を美味しさと共に紹介していきたいと思う． トレーニング部分のコードが抽象化できるようになった Chainer Meetup 03では，「beam2dさんがゲロ吐きながらTrainコードを抽象化してくれている」という話だった． あれからおよそ2週間，Chainerのコードは変化を遂げた．変化を遂げることを許された． 先日とあるライブコーディングイベントにて私が書
Chainerの使い方と�自然言語処理への応用
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
深層学習フレームワークChainerの特徴
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
長文日記