ディープラーニングを行うためのフレームワーク

前回の投稿からかなり日が空いてしまいました。サボっていたわけではありません。投稿はサボってしまいました。

またしばらく投稿できそうです。以前の記事も現状と合わなくなってきている部分もあるようです。

ディープラーニングを行うためのフレームワークは、

・TensorFlow

・Chainer

・PyTorch

・MXNet

・・・

など、幾つかあります。

Google Trendで見てみると、TensorFlowの人気はダントツのようですが、近年PyTorchの人気も急上昇してきています。(直近の4年間のデータ)

あまり正確とは言えませんが、トレンドは分かるでしょう。

新しい物好きで、少々あまのじゃくな私は、PyTorchを選ぶことにしました。

TensorFlowにはKeras、PyTorchにはfast.aiかな

TensorFlowなどのフレームワーク上で、より簡単にプログラムするのに便利な、Kerasという上位ライブラリーがあります。

(実際はあまり触ったことがないので実感として分かりません(^o^))

Pytorchにもfast.aiというライブラリーがあります。以前はKerasのようにtensorFlowに対応していたようですが、現在はPytorchに対応しています。

これからは、PyTorch+fast.aiで、deep learningの触りの部分だけでも行えたらとおもいます。