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ONNX-Chainer紹介 - Qiita
ONNXとは ONNXは、Open Neural Network Exchangeの略で、Deep Learningモデルを表現するためのフォーマットです。Chainer, MXNet, Caffe2などいろいろなフレームワークがありますが、各フレームワークがこのONNXというフォーマットでのモデルの保存・読み込みに対応することで、同じモデルを異なるフレームワーク間で受け渡し合うことができるようになります。 ONNXでは、Protocol Bufferというシリアライズフォーマットを使って、ニューラルネットワークでよく使われる様々なオペレータが定義されています。ONNX形式での出力が可能なオペレータの種類は、こちらに一覧されています：Operator Schemas。これとは別に、各フレームワークがどのようなオペレータの入出力に対応しているかがモデルを受け渡す際には重要になります。例えば、
ohnabe 2017/12/18
Chainer

ONNX
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[WIP] 1-file Chainerを作る - Qiita
概要この記事では、Neural NetworkフレームワークであるChainerの最も特徴的なコンセプトである"Define-by-Run"を理解するために、手書き数字の分類を行うためのネットワークの記述・学習に必要な最低限の機能だけを持ったライブラリ"1f-chainer"をNumPyのみを使って実装してみます。数式が登場するような説明は全てAppendixに追いやり、本文中ではできるだけコードと文章だけで説明を行うように気をつけて書きました。本記事で用いた全てのコードは以下に置いてあります：1f-chainer。書き始めると色々なことを追記したくなり間に合わなかったので、今週いっぱいを目処に順次更新していきます。また、この記事の全ての内容は私個人の見解と理解に基づくものであり、所属する組織とは関係ありません。想定読者この記事は、Backpropagationを使ったNeura
ohnabe 2017/11/05
chainer

python
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[Deprecated] Chainer v1.24.0 ビギナー向けチュートリアル - Qiita
警告この記事はすでにサポートが打ち切られているChainer v1の最終リリース（v1.24.0）向けに書かれた笑えないレベルで古すぎる記事です。 2017年12月時点での最新安定版のChainer v3向けに書かれた記事がこちらにありますので、どうしてもv1に入門する必要があるという超特殊事情を抱えた方以外は、今すぐそちらに飛んでください。 Go!! -> Chainer v3 ビギナー向けチュートリアル第1回 Chainer Beginner's Hands-onを大手町にあるPreferred Networksオフィスの多目的室にて開催いたしました。この記事は、このハンズオンで行った内容を記事化したものです。ハンズオン当日に使用した資料等は以下のGithubリポジトリにまとめられています。 mitmul/chainer-handson 当日は、さくらインターネット様より4つのP
ohnabe 2017/05/01
chainer

deep learning
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