分散深層学習パッケージ ChainerMN 公開 - Preferred Networks Research & Development
Chainer にマルチノードでの分散学習機能を追加するパッケージ ChainerMN のベータ版を公開しました。 GitHub ドキュメント ChainerMN とは ChainerMN は Chainer の追加パッケージで、Chainer を用いた学習を分散処理により高速化できます。柔軟で直感的に利用できる Chainer の利便性をそのままに、学習時間を大幅に短縮できます。1 ノード内の複数の GPU を活用することも、複数のノードを活用することもできます。既存の学習コードから数行の変更で ChainerMN を利用可能です。ChainerMN は既に社内の複数のプロジェクトで実証が行われています。 Chainer を用いた通常の学習における 1 イテレーションは下図のように Forward, Backward, Optimize の 3 つのステップからなります。 Chainer
Hivemall on Dockerを試すぜ
@amaya382くんが Hivemall on Docker についていろいろと整備してくれた。 https://twitter.com/amaya382/status/856860886807568384 一方、個人的には Hivemall on Mac について以前記事を書いた：『MacのローカルにHivemallを導入してアイテム推薦をするまで』 だいたいHomebrewで完結するのでMacローカルだけを考えればこれでも問題ないけど、煩雑なインストール・設定無しでDockerコンテナで話が進むに越したことはない。というわけで先の記事のフォローアップとして Hivemall on Docker をMacのローカルで試してみる。環境は次の通り： macOS Sierra 10.12.3 Docker for Mac Stable channel (version 17.03.1-ce-
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Dockerfile ARG入門 - Qiita