RubyでONNXフォーマットのDNNの推論を可能にするExtensionを開発 - Qiita
この度、RubyでCPUによるDeep Neural Networkの推論を可能にするExtension: menoh-ruby を開発・公開しました。 正確には、ONNXフォーマットで出力されたDNNモデルパラメータを用いて推論を行うC++ベースのライブラリmenoh(初出Instant(解説記事))のRubyラッパーを開発しています。 機能概要 C++ベースのMenohの性能をほぼそのまま活用できる 任意の層のノード値へのアクセスが可能 MKL-DNNベースの高速推論 バッチサイズ指定により複数画像に対する同時推論が可能 入出力をRubyのデータ型に適切にバインドしている 1バッチあたりの入力はRMagickのImageオブジェクトの配列 推論結果をHash/Array形式で取得可能 Rubyコードの実装例 本家のC++による実装例と同等の処理を、このように書けます。 兎にも角にも実装
RubyistのためのフロントエンドフレームワークOvto
はじめに こんにちは。yharaです。みなさんはWebアプリを作るとき何を使っているでしょうか？Ruby界隈だと、Railsと答える人が多そうですね。ではフロント側は？React、Vue.js、Angularなどいろいろありますね。 そんな中で、hyperappというフレームワークを聞いたことはあるでしょうか。hyperappはわずか400行のJavaScriptで実装された「マイクロフレームワーク」ですが、そのサイズからは考えられないほど本格的な機能を持っています。 hyperappを見て私は思いました。これはすごい、たったこれだけでReact＋Reduxのかなりの機能が提供できているじゃないか、と。そして、400行しかないのなら、これをまるごとRubyに移植できないだろうか？と。 そうしてできたのがRubyistのためのフロントエンドフレームワーク「Ovto」です。シンプルで高機能なA
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