進化するChainer @JSAI2017

1. 進化するChainer Preferred Networks 海野 裕也
2. http://chainer.org/
3. Chainerの⽬標 l ⾼い⾃由度で直感的に記述できる l ⼗分に⾼速に実⾏できる l 容易にデバッグできる 社内の深層学習の研究開発を加速させる 世の中
4. 研究開発・実⽤化を加速する様々なプロジェクトを紹介 l ChainerMN/ChainerRL/ChainerCV l Chainerを利⽤した分散学習，強化学習，コンピュータビジョン のライブラリ l Chainer x Microsoft l Microsoft WindowsやAzure上でChainerがスムーズに実⾏可能 に
5. l 2015/04 Chainer開発開始 l 2015/06 Chainer 1.0.0公開 l 2015/11 TensorFlow公開 l 2017/01 ChainerMNの実験結果公表 l 2017/02 ChainerRL, ChainerCV公開 l 2017/05 ChainerMN公開 l 2017/05 Microsoftとの提携発表 l 2017/05 Chainer 2.0.0公開予定
6. ChainerMN/ChainerRL/ChainerCV
7. ChainerMN Chainerの使いやすさはそのままに，複数GPU，複数ノード環境で⾼ 速に学習することができる GPU GPU InfiniBand GPU GPU InfiniBand NVIDIA NCCL MPI
8. 他のフレームワークに⽐べても⾼速
9. ChainerRL/ChainerCV l Chainerを使った深層強化学習フレームワーク l 最新のアルゴリズムをサポート l DQN, DDPG, A3C, … https://github.com/pfnet/chainerrl
10. ChainerCV l Chainerを使った画像認識のライブラリ l アルゴリズム，学習済み重み，推論⽤コードを提供 l SegNet, Faster R-CNN, SSD, … https://github.com/pfnet/chainecv
11. 深層学習が簡単になったため，⼿法が複雑化 Chainer 全部⾃作 深層学習 Chainer 深層学習 が複雑化 Chainer ChainerMN ChainerRL ChainerCV 深層学習
12. Chainer meets Microsoft
13. Chainer on Windows with NVIDIA GPU l ⼀般的にコンパイル環境が整備されていないWindows上 でビルドするのは難しい l 正しいバージョンのVisual Studioのインストールなどが必要 l Windows環境での⾃動テスト，ビルド済みパッケージの 作成・配布を予定 l あらゆるWindows環境に広がる可能性
14. Data Science Virtual Machine for Linux (Ubuntu)を使う • CUDA 8.0 & cuDNN 5.1環境構築済み • sshログイン後 ”pip install --user chainer” でインストール完了 Chainer on Azure
16. 深層学習の⼈材育成計画 l 世の中の研究開発を加速させるために，⼤学や企業向け のトレーニングプログラムを計画 l ⼤学や研究機関とも連携を図る予定 3年で 5万⼈に
17. まとめ l Chainerは深層学習の研究を加速させる l ChainerMN: ⼤規模に l ChainerRL, ChainerCV: 様々なタスクを l Chainer x Microsoft: そしてどこでも動作する