Keras バックエンド速度比較 CNTK vs TensorFlow - Qiita
from __future__ import print_function import time start_time = time.time() import keras from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size = 128 num_classes = 10 epochs = 20 # the data, shuffled and split between train and test sets (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_tr
DNN（ディープラーニング）ライブラリ : chainerとTensorFlowの比較 (1) - Qiita
#はじめに 近年，機械学習の分野でディープラーニング(ディープニューラルネットワーク:DNN)に注目が集まっています．それに伴って様々なDNNライブラリが公開されていますが，それぞれどんな違いがあるのでしょうか（どれを使えば良いのだろう）．本稿ではDNNのネットワーク構造を，各ライブラリでどのように記述するのか比較してみたいと思います． 本稿で想定するのは，DNNについてはある程度知っているが，ライブラリについては知らないという方への説明です．各ライブラリのチュートリアルを読んで実際にコードを書いたことがある場合は，それ以上の内容はないです． #ライブラリ 多数のライブラリが公開されていますが，本稿ではchainerとTensorFlowの2つを扱います．将来的には他のライブラリについても追加できればと思っていますが． 以下ではまず各ライブラリの簡単な基本情報だけまとめてみます．速度等の比
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