【IT】PFNが深層学習基盤「Chainer」の新機能開発を終了、Facebookの「PyTorch」へ移行
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Preferred Networks(PFN)は2019年12月5日、研究開発の基盤技術である深層学習フレームワークを「PyTorch」に順次移行すると発表した。PyTorchは米フェイスブック(Facebook)が開発したオープンソースの深層学習フレームワーク。PFNはこれまで自社で開発したオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」を使っていた。
同社は「深層学習フレームワークそのものが開発の競争力となっていた時代は終わりを迎えつつある」と判断し、Chainerの開発思想に最も近いPyTorchに移行することを決定したという。
今後PFNはフェイスブックのPyTorch開発チームやオープンソースコミュニティと密接に連携し、PyTorchの開発に貢献していく。加えて自社で開発している深層学習プロセッサ「MN-Core」のPyTorchサポートなどを推進する。
Chainerは同日に公開された最新版のv7をもってメンテナンスフェーズに移行する。バグフィックスなどはするが新機能の開発は終了した。Chainerユーザー向けにはPyTorchへの移行を支援するドキュメントやライブラリを提供する。Chainerの公式ドキュメントはこれまでも英語版のみであるため、移行に関するドキュメントも英語版のみの提供となる。
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http://www.94.bnminter.com/1575362960 >プリファードNWがなぜ日本のユニコーン1位か?それはAI革命の根幹新技術ディープラーニングの独自フレームワークchanerを持っていて技術的に強いからです
でそれをやめて、
>肌の状態をAIで解析 花王とプリファードが実用化 11/20
こういう方向に丸シフトか?
いかにも日本トホホ
プロプライエタリよりも
オープンソースの方が強いなら
敗北だな(笑) まあ頑張ったと思うよ
深層学習フレームワークがコモディティ化することなんて2年前から分かりきってた
そもそもChainerは日本発を謳っておきながら日本語ドキュメントをしばらく作らず英語ドキュメントだけ言い訳程度に置いてるだけだったし、
お世辞にも自社フレームワークを広める努力をしていたとは言えない
日本人の弱さとしてMRJにも言えることだが、とにかく日本人はドキュメント作れないよね。
英語のドキュメント読むとあまりの文章の綺麗さ、内容のイメージしやすさに感嘆することばかりだが、日本人の書いた日本語のドキュメントは大勢の他人に理解してもらおうという気持ちを感じることがほとんど無い
ドキュメンテーションを舐めてる企業に、フレームワークを広めるのは無理 PyTorchはChainerの影響を受けて開発されたらしい
やはり外国人は日本製のソフトをそのまま使おうとは思わないのね 【IT】PFNが深層学習基盤「Chainer」の新機能開発を終了、Facebookの「PyTorch」へ移行
http://ddyhahax.xyz/ 大手町の賃料高そうなところにオフィスを構えていて学生サークルのノリの会社なんだよ 大手町の賃料高そうなところにオフィスを構えていて学生サークルのノリの会社なんだよ 先行実装はPyTorchばかりだし、まあそりゃそうなるわ Chainerもしばらく使ってみたけど
TensorFlowのKeras APIの方が使いやすかったから、そっちに移行したわ こんな奴らが日本でトップのユニコーンだろ?
もうこの国終わってるわw もはやココの功績は「kaggleで銀メダル取ったことがある」
しか無い >>12
AIフレームワークは大体パクりパクられだからなぁ 沈む前にサンクコストを丸呑みする勇気があったのは評価できる 世間の流れは明らかにChainerは選択肢から外してたからしゃーないかな
オープンソースだからChainerそのもので売り上げ立ってたわけじゃないだろうし >>10
世界を狙おうとすると日本が後回しになるのは仕方ない
そもそも機械学習については後進国なんだし Python部が足を引っ張ってたけど、解り易くて良かったね
が、KerasやPyTorchが登場して居場所がなくなったイメージ >>12
何故そのまま使わないかも考えないといけない
アイデアが画期的でも速度が要求に答えられなければ自分で作った方がいいという結論になる
海外はプラットフォームに100億円単位で投資するのだから >>17
kerasはなぁ...
簡単な事は簡単にできるけど
凝ったことをやるのは一番大変だよアレ >>29
いやいや、トヨタはここに100億円出資してるでしょ >>8
数でも質でも巨大テック企業に勝てないなら
こういう手を打つしかないだろうね
国を挙げて逆にそこから引っ張ってくるような流れがあれば別だけど 先見性はあったんだろうね
Pytorchの大躍進をみるに
でも動的グラフへの需要を満たせてなかった いやいや大躍進というならtensorflowでしょ。
Pytorchはまだ二番手でしかない。 >>32
100億円単位で資金が入ってるというのはAIだとSenseTimeの1000億円とDeepMindの500億円くらいしかないよ >>34
今後は間違いなくTensorflowよりPyTorchの時代になる
ARMでのどんぶり勘定がクソ過ぎて実用性がないから導入出来ない
今の高効率、高速処理時代にTensorflowはまったく逆の事をしている 設計クソかつ狂ったように後方互換性無視したアップデートして誰からも使われなくなった >>36
Tensorflowはモバイル版も出てるし、GCPで高負荷な学習はクラウドで、とできるので将来性はpyTorchより有望だよ
両方ともグーグルだからAndroidにOSレベルで組み込めるし ttps://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1910/31/news028.html ジャップはオワコンwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww
そりゃみんな逃げ出すわwwwwwwwwwwwwwwww >>38
>>39の通りpytorchが今後主流だろうね
tensorflowは適当開発で敵を増やしすぎた
ちなみにモバイル向け最適化は
各社がTF or ONNX(Pytorch)からの
変換最適化ツール提供するのが主流で
そもそも統一フレームワークなんて使わないよ >>10
PFN の異常に整備されたドキュメントも見たことないってことはニワカまるだし >>42
Tensorflowのサイトと比較してみなよ
情報量が比較にならないから >>36
TensorflowよりPyTorchの方が機能は上というのは認めるが、
今のところ論文での引用件数とかでもTensorflowの方が7:3位で勝ってる。
その上Googleには実行環境用クラウドのTPUが存在してる。
他の業者のAI環境は高価なNvidia Teslaを使ってるため、ハード全部自作のGoogle
にはコストパフォーマンスで勝てない。 そりゃGAFAとは資本力が違う
億単位どころか兆円単位で投資できるGAFAに日本のベンチャーが勝てるわけない pytorchとかtf2.0の原型は完全にchainerだけどな
オープンソースだから資本力もあんま関係ない
chainerがpytorchの位置になれなかったのは
・pytorchっていう「有名人のやる分家」ができた
・その分家を引き込まず放置した
あたりが原因じゃないかね >>44
最近の学会ではPyTorchが圧倒的だ
もうTFは終わった >>46
国連常任理事国でないと難しいのだろうな
日本は原爆2発落とされた国としてなにをすべきか考えてほしい こういうふうに中途半端に投げ出すから
日本初のオープンソースははじめから使わないほうがいい facebookが日本発のオープンソース使った結果が
Pytorchな訳だが
日本人がもっと使って改善して
論文なり出してりゃこうはならなかったよ 日本人は英語読めないんだから日本語でドキュメント出してあげないと TFにしてもPytorchにしても
日本語ドキュメントなんてほぼ無いよ
つまりそこが使われない理由じゃない
つか今時英語読めない技術者なんて
もはや人権がないレベルだ kaggleで銀賞一回とっただけの集団になってしまった >>59
バグ修正が多し、分散処理搭載が遅いし、初搭載したとき、さも新しく優れてるかのように学会で自己絶賛(実際にはかなりの出遅れ)
もう2〜3年前からダメダメ感漂ってたな AIの構造的欠陥が認識されつつあるを。ブームは終わった。 ブームっぽいのは今回が3回目
前のはいつの間にか萎んだ
今回ももうすぐ終わるよ Preferred Networksはハッキリ言って内部で何やってるかほとんど聞こえてこない
ただ、最近、Mediumに日本国内の某所に建造を進めてきた2機目のスーパーコンピューター
が完成し、近く稼働を開始すると発表してた。
同じ記事によると、3機目のスーパーコンピューターに関しても近く、建造を開始するとあった。
多分、トヨタとファナックのスーパーコンピューターセンターの運営業者っぽくなってきてるのかも ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています