Amazon.co.jp: 物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング: チーム・カルポ: 本
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
PyTorchでディープラーニング | moskomule log
PyTorchとは PyTorchはFacebookの開発するPython上でのテンソル計算・自動微分ライブラリで，特にディープラーニングに必要な機能が充実しています．2017年の初頭に公開され，瞬く間にTensorflow, Keras, Caffeに続くディープラーニングライブラリとして人気を博すこととなりました． Bonus: stars (not an indicator of usage, just proportional to how many people have landed on the GitHub page over the period). pic.twitter.com/IugHJqHSii — François Chollet (@fchollet) April 12, 2017 PyTorchはPreferred Networkのディープラーニングライブラ
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