learningフレームワークディープラーニングを始めるときに、どのフレームワークを使用するか迷うと思います。覚えるならば、将来性がありスタンダードになるものが良いなと思ったり、速度も速い方が良いし、柔軟な記述ができて、でも学習コストは低いものがありがたい、、、等々。メジャーどころだとTensorFlow、Caffe、Caffe2、Chainer、CNTK。比較的新しいものだとPyTorchやNNablaとか。これ以外にも色々あって、正直、どれが良いのか初学者だと判断が難しいなぁと。そこで簡単に、これらのフレームワークを紹介します。TensorFlowGooglehttps://www.tensorflow.org/最もメジャーなフレームワークやっぱりGoogleという安心感が大きい。Runに対応したEagarも。Jiahttp://caffe.berkeleyvision.org/古参のフレームワーク癖があって、実装し辛いという声もちらほら。Jiahttps://caffe2.ai/Caffeよりも高速(らしい)。Mobile用途も意識。JiaがFacebookに移り、Facebookが発表。Networkshttps://chainer.org/日本企業が開発したため、日本のユーザーは多い(らしい)。Runの元祖で、柔軟なネットワークを記述しやすい。現在、最もホットと言って良いフレームワークであり、同じFacebook製のCaffe2と融合するというアナウンスもあり。ConsoleというGUIツールがあり、コーディングしなくてもモジュールのドロップ&ドラッグでネットワークを構築可能。最近は、何か一つのフレームワークだけに限定するのではなく、目的に応じて数種を使い分ければ良いと思っています。ネットワークを各種フレームワーク向けに変換してくれるONNXなどもあるので、2、3のフレームワークを使えるようになれば十分。個人的なおすすめとしては、PyTorchとTensorFlow。PyTorchはユーザーが急激に増えていて最新の研究成果がPyTorchで実装されていることが多いこと、TensorFlowは現時点で最もユーザーが多いことが決め手です。ユーザーの数が多いほど、検索できる情報量も増えるし、たくさん使われることでフレームワーク自体が鍛えられていきますからね。群雄割拠の現状においてどれが最終的に生き残るか分からない状況ですが、Facebook、Googleという巨人の肩に乗っかるのも妥当だと思っています。learningフレームワーク月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。