深層学習フレームワークはいずれも開発が非常に速く盛り上がっている分野だと思います。もより盤石となりそうです。内に実装されるとこの記事の存在が危ぶまれるので、そこには触れないこととします)。ループ周りとか)は個々人に委ねられており、非常に個性豊かなコードとなりがちです。始める場合には必ず通るべきだと私は思います。用フレームワークが紹介されています。catalystfastaiignitepytorch-lightning多いですね。全部試して自分に合ったものを見つけろというのは正論です。それらは楽ではないので本記事では各フレームワークの紹介と簡単な比較をしてみて、皆さんが触ってみる何かしらの目安になればと思います。ついては頭一つ抜けて抽象度が高い(コードが短くなりやすい)のですが、自身で細かい操作を加えるための学習コストが高く感じたため、本記事内の比較では予め省いております。コンペに参加することを想定して比較を行っていきます。3つのフレームワークについては予めある程度動作することは確認しました。本記事を読んでもう少し踏み込みたくなった方はご参照いただければと思います。yukkyo/Kaggle-Understanding-Clouds-69th-solution先に述べますが、いずれもコンペに参加できるだけのポテンシャルはあります。上での最新版を使いました。NVIDIA/apexもインストール済を想定しています。今年4月からすごい勢いで伸びてきました。unstable(バージョン上げたときに後方互換性がない等)であることには注意です。追い抜かすこともありえそうです。学習用コードに対し各フレームワークを適用したらどうなるのか確認します。学習してみようと思います。定義は予め関数にしておきます。ベースコード(素の学習用コード)あまり深く考えずに愚直に書くと下記のようになると思います。書かなきゃいけないので、どうしても長くなりがちです。等)、両方対応させるような関数を作るとかえって見通しが悪くなりがちです。必要なものを渡せば終わりです。導入も比較的楽そうでした)。デフォルトのままで困らなそうですが、自分で細かい処理を加えたい場合若干調べる必要がありそうです。等で自分が挟みたい処理を各タイミングに対して差し込んでいくようなイメージです。等は用意されているのでメジャーな評価指標であれば自分で定義せずに済みそうです。ような足し方もできる)ので、一歩間違えると全体の見通しが悪くなる可能性もあります。クラス的なもの)を定義する必要があります。自分で埋めていきます。等の設定はこのクラスで設定します。内には用意されていないため、自分で記載する必要があります。内のバーに全て表示するようです。ように次のディレクトリを作って保存します。おすすめするとしたらいずれもポテンシャルはあるため強制ではないです。下記は個人の感想です。自由に行き来するためにここで使うフレームワークを絞ってしまってもよいのですが、そもそも各フレームワークを行き来しやすいように書いていれば困らないはずです。コードを書き散らす上で意識しておくと良さそうなことをここにまとめます。いずれも定型文を無くしたいという部分は一致していますが、それぞれ個性が出る結果となりました。どのフレームワークもポテンシャルはあるため、もし触ってみて自分に合っていると思ったらコンペに出て使い倒してみると良いかと思います。upLoginユーザーは見つかりませんでした。