9. 擬似コードで⽐較する
define-and-run
# 構築
x = Variable(‘x’)
y = Variable(‘y’)
z = x + 2 * y
# 評価
for xi, yi in data:
eval(z, (xi, yi))
define-by-run
# 構築と評価が同時
for xi, yi in data:
x = Variable(xi)
y = Variable(yi)
z = x + 2 * y
9
データを⾒ながら
違う処理をしてもよい
12. l 2015/04 Chainer開発開始
l 2015/06 Chainer 1.0.0公開
l 2015/11 TensorFlow公開
l 2017/01 ChainerMNの実験結果公表
l 2017/01 PaintsChainer公開
l 2017/02 ChainerRL公開
l 2017/03 Intel版Chainerのリポジトリが公開
l 2017/05 Chainer 2.0.0公開予定
30. MKL-DNNはCPU向けの最適化された深層学習ライブラリ
l MKL (Intel Math Kernel Library)
l Intel製の数値計算ライブラリ
l NumPyのバックエンドとして利⽤可能
l MKL-DNN
l Intel CPU向けに最適化された深層学習ライブラリ
l https://github.com/01org/mkl-dnn