19/04/01 07:16:18.15 XaItjfXH.net
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Chainer
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(抜粋)
概要
Chainerはディープラーニング用に開発されたオープンソースのフレームワークです。Pythonで動作し、実行にはCUDAが使われるため、Nvidia製GPUが必要です。
Chainerは複雑なグラフ構造を持つニューラルネットワークを自由に構築し、高速に動作することができます。
環境構築
ChainerはCUDAを使用します。まず、NvidiaのサイトからCUDAをダウンロードしてインストールしてください。
次にPythonが動作する環境を構築します。Windows7で動作させる場合は、WinPythonが便利なディストーションです。
WinPythonには主要なパッケージが既にインストール済みであり、新たにパッケージを入れる場合もWinPython Control Panelのウィンドウにパッケージをドラッグするだけで簡単にインストールすることができます。
ChainerのGitHubからダウンロードしたzipファイルごとWinPython Control Panelのウィンドウにドラッグし、Installをクリックするだけで環境構築は終了します。
試行
Chainerのzipファイルにはexampleフォルダが用意されています。 この中にサンプルコードが存在しているので、実際に動作させてみましょう。
カテゴリ: ソフトウェアのマニュアルPython
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Preferred Networks, Inc.
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました beam2d リサーチャー 2015-06-09
(抜粋)
こんにちは、得居です。
本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。
Chainer 公式サイト
GitHub ? pfnet/chainer
Chainer Documentation
Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。
Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+）
あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応
動的な計算グラフ構築による直感的なコード
GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能
ニューラルネットをどのように書けるか
次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。
なぜ今新しいフレームワーク？