【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
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
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