ChainerでTensor Coreを使ってみる - Qiita
計算速度が一気に8倍速くなるらしいTensor Coreが使えるということで、昨年9月にTuring世代のGPUを買ってみたものの、Tensor Coreが簡単に使えて一気に早くなるわけでもなく、しばらくTensor Coreが使えているかどうかもよくわからない状態でした。今回一部修正もあって、Chainer v7.0.0a1でTensor Coreが使えることがほぼ確認できました。 また、Google ColaboratoryのGPUもTesla T4とTuring世代となり、Tensor Coreが使えそうなので試してみました。 環境 環境 GPU Cuda Core数 FP32 FP16
Chainer ⇒ PyTorch移行を試してみた - Qiita
今週、PFNよりChainerの開発を停止するという発表があって驚きました。 Chainer/CuPy v7のリリースと今後の開発体制について 深層学習・機械学習・Pythonの素人でしたが、深層学習ブームの中、2015年の秋くらいから使い始めて、Chainer meetup(#3,#8)でも発表させて頂きました。 新しい機能もあまり使っていなかったので、しらばくこのままChainerを使い続けることもできますが、これを機にPyTorchを一度試してみました。 公式の移行ドキュメントを見ると、関数の対応など書いてあり、とても参考になります。 Chainer ⇒ PyTorchへの移行ドキュメント(公式) 以下は個人的な移行時のメモとして置いておきます。 PyTorch インストール OS: Windows 10, ubuntu 18.04 GPU: RTX 2080 python 3.7(
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