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オープンソースの深層学習フレームワーク Chainer の最新版となるChainer v2をリリース

学習時のメモリ使用効率の大幅な改善など、機能強化を実施

株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:西川 徹、プリファードネットワークス、以下、PFN)は、オープンソースの深層学習フレームワークChainer(チェイナー)のメジャーアップデート版となるChainer v2をリリースしました。

2015年のChainer公式リリース以来初めてとなる大幅な機能強化を実施し、よりパワフルに、柔軟に、そして直感的に、深層学習の実装と学習が可能になります。

深層学習技術の急速な発展と応用分野の拡大にともない、深層学習フレームワークに求められる機能、ユーザーの目的も急激に変化し、多様化しています。

Chainerは、最新の深層学習研究の成果を迅速に取り入れ、ChainerMN(分散深層学習)/ChainerRL(強化学習)/ChainerCV(コンピュータ・ビジョン)などの追加パッケージ開発、Chainer開発パートナー企業のサポートなどを通して、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動を支援していくことを目指しています。

 

今回リリースしたChainer v2では、大きく3つの機能強化・改善を行いました。

1. 学習時のメモリ使用効率を大幅に改善

学習速度を犠牲にすることなく、メモリ使用量を大幅に削減。画像認識の分野で多用されるネットワーク ResNet50を用いた学習時には、メモリ使用量を33%以上削減できることが確認されています。これにより、より大きなネットワーク設計が容易になり、また、従来のネットワークにおいても、より大きなバッチサイズでの学習が可能になります。

 

2. Chainerの付属配列ライブラリ CuPy を分離・独立し、GPUを活用した高速配列演算の応用範囲を拡大

汎用配列計算ライブラリ CuPy は、科学技術計算の分野で多用されるライブラリ NumPy と非常に高い互換性をもつため、NumPyで記述されたコードをほとんど変更することなくGPUを使って高速に実行することが可能です。今回CuPyを分離し、独立したライブラリとして開発していくことで、深層学習以外の分野の研究・開発にも応用範囲を広げ、ユーザーの拡大を目指します。

 

3. APIを整理し、より直感的に

Chainerは、複雑なニューラルネットワークをプログラムとして直感的に記述できることが大きな特長の一つです。今回、ユーザーのユースケースやコミュニティからの要望を考慮し、不要なオプションの削除やインターフェースの整理を行い、より洗練されたAPIに改善しました。さらに直感的な記述が可能になったことで、意図しないバグの埋め込みが起きにくくなります。

 

● Chainer ReleaseNote:
https://github.com/chainer/chainer/releases/tag/v2.0.0

● Chainer Upgrade Guide:
http://docs.chainer.org/en/stable/upgrade.html

● Chainer Blog:
http://chainer.org/announcement/2017/06/01/released-v2.html

 

Chainerは今後、各分野の研究者や実務者の最先端の研究・開発活動をより迅速かつ効率的にサポートするため、4ヶ月ごとにメジャーバージョンのリリースを計画しています。

Chainer v2リリースにおいても、これまで同様に外部コントリビュータの開発成果を数多く取り入れさせていただきました。PFNは今後も、サポート企業やOSSコミュニティと連携しながらChainerの開発と普及を推進してまいります。

 

■ Chainer Meetup #05 

Chainerユーザーである開発者・研究者のコミュニティーイベントです。

●日 時: 2017年6月10日(土)14:00~18:30

●会 場: 日本マイクロソフト株式会社 品川オフィス セミナールームA
(東京都港区港南2-16-3 品川グランドセントラルタワー31F)

●申 込: https://chainer.connpass.com/event/57307/

 

■ Deep Learning Lab コミュニティキックオフ

最新のディープラーニング技術を実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロフェッショナルたちが集まるコミュニティです。主要プラットフォーム/フレームワークにMicrosoft AzureとChainerを採用し、事例や最新技術動向の情報発信を行います。

●日 時: 2017年6月19日(月)9:00~12:30

●会 場: 日本マイクロソフト株式会社 品川オフィス 会議室
(東京都港区港南2-16-3 品川グランドセントラルタワー31F)

●申 込: https://dllab.connpass.com/event/57981/

 

■ オープンソースの深層学習フレームワークChainerについて  http://chainer.org/

PFNが開発・提供するChainerは、Pythonベースのディープラーニング向けフレームワークとして、“Define-by-Run”アプローチによりユーザーが簡単かつ直感的に複雑なニューラルネットワークを設計し、学習させるための高い柔軟性とパフォーマンスを兼ね備えています。2015年6月にオープンソース化されたChainerは、最も普及しているディープラーニング向けフレームワークの1つとして、学術機関だけでなく、ディープラーニングの最新研究成果をいち早く現実世界のアプリケーションに活用するためのフレームワークを求める産業界においても、多くのユーザーに支持されています。

 

■ 株式会社Preferred Networksについて https://www.preferred-networks.jp/ja/

IoTにフォーカスした深層学習技術のビジネス活用を目的に、2014年3月に創業。デバイスが生み出す膨大なデータを、ネットワークのエッジで分散協調的に処理する「エッジヘビーコンピューティング」を提唱し、交通システム、製造業、バイオ・ヘルスケアの3つの重点事業領域において、イノベーションの実現を目指しています。

最先端の深層学習技術を提供するDeep Intelligence in-Motion(DIMo、ダイモ)プラットフォームをベースとしたソリューションの開発・提供をはじめ、トヨタ自動車株式会社、ファナック株式会社、国立がん研究センターなどの世界をリードする組織と協業し、先進的な取り組みを推進しています。

*Chainer(R)、DIMo(TM)は、株式会社Preferred Networksの日本国およびその他の国における商標または登録商標です。

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