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PFN、ディープラーニング(深層学習)フレームワーク新版「Chainer v6」を公開、C++版も統合

2019年5月17日(金)日川 佳三(IT Leaders編集部)

Preferred Networks(PFN)は2019年5月16日、オープンソースのディープラーニング(深層学習)フレームワーク「Chainer(チェイナー)」と汎用配列計算ライブラリ「CuPy(クーパイ)」のメジャーアップデート版となる「v6」をリリースした。Chainer v6では、Chainer v5までのコードをほとんど変更することなくそのまま動作させられる。

 Chainer(チェイナー)は、ディープラーニング(深層学習)のためのフレームワーク(ソフトウェア開発ライブラリ)である。Python言語向けのライブラリであり、PFNが開発してオープンソースとして公開している(図1)。

図1:Chainerのロゴ(出典:Preferred Networks)図1:Chainerのロゴ(出典:Preferred Networks)

 Chainerの新版(v6)では、ChainerのC++実装版であるChainerXを統合した。ChainerXは、Pythonで実装していた部分をC++に置き換えたものであり、Pythonよりも高速にモデルを実行できるほか、Pythonが無い環境でも実行できる。

 ChainerXでは、ChainerXの配列をNumPyやCuPyの配列と同じように使える互換レイヤーを実装した。これにより、自動微分をC++によって高速に実行できる。

 混合精度学習のサポートも強化した。デフォルトデータ型として、新たにmixed16を追加した。単精度と半精度の演算を組み合わせた訓練を、透過的に実行できるようにした。

 FunctionやLinkのテストツールを追加した。最小限のコードから、順伝播、逆伝播、2回微分のユニットテストを生成する。

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PFN、ディープラーニング(深層学習)フレームワーク新版「Chainer v6」を公開、C++版も統合Preferred Networks(PFN)は2019年5月16日、オープンソースのディープラーニング(深層学習)フレームワーク「Chainer(チェイナー)」と汎用配列計算ライブラリ「CuPy(クーパイ)」のメジャーアップデート版となる「v6」をリリースした。Chainer v6では、Chainer v5までのコードをほとんど変更することなくそのまま動作させられる。

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