DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて - Preferred Networks Research & Development
Python以外も使いたくないですか？ 特にDeepLearning界隈で． Menoh開発者の岡田です．この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します． Menohのレポジトリ： https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh（メノウ）は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリです．実装はC++で書きましたが，C言語のインターフェースを持たせて，他の言語用からもその機能を呼び出しやすくしてあります．リリース時点でC++版ラッパーとC#版ラッパー，Haskell版ラッパーがあり，Ruby版ラッパーとNodeJS版ラッパー，Java（JVM）版ラッパーが開発中です．バックエンドにはIntelの開発しているMKL-DNNを採用し，GPUが無くてもIntel CPUが使える環境で高速にモデルの
MicrosoftとAWS、ディープラーニングの「Gluon」をオープンソース公開
米Microsoftと米Amazon.com傘下のAWS（Amazon Web Services）は10月12日（現地時間）、ディープラーニングのライブラリおよびインタフェースの「Gluon」（グルーオン：クォーク同士を結合する働きがあるとされる基本粒子という意味）をGitHubで公開したと発表した。ライセンスはApache License 2.0。 Gluonは、様々なニューラルネットワークのコンポーネントの集まりを使って機械学習モデルを作成するための分かりやすいAPIを提供する。コンポーネントを他のデータ構造と同様に扱えるため、機械学習に慣れていない開発者でも、比較的簡単にモデルを構築できるという。 GluonはAWSで使われている機械学習フレームワークの「Apache MXNet」をサポートする。Microsoftの「Cognitive Toolkit」でも近く使えるようになり、長期
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