エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント21件
- 注目コメント
- 新着コメント


注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて - Preferred Networks Research & Development
Python以外も使いたくないですか? 特にDeepLearning界隈で. Menoh開発者の岡田です.この記事ではMen... Python以外も使いたくないですか? 特にDeepLearning界隈で. Menoh開発者の岡田です.この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します. Menohのレポジトリ: https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh(メノウ)は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリです.実装はC++で書きましたが,C言語のインターフェースを持たせて,他の言語用からもその機能を呼び出しやすくしてあります.リリース時点でC++版ラッパーとC#版ラッパー,Haskell版ラッパーがあり,Ruby版ラッパーとNodeJS版ラッパー,Java(JVM)版ラッパーが開発中です.バックエンドにはIntelの開発しているMKL-DNNを採用し,GPUが無くてもIntel CPUが使える環境で高速にモデルの
2018/06/21 リンク