chainer
v7.8.1.post1
공지: 발표된 바와 같이 Chainer는 유지 관리 단계에 있으며 추가 개발은 버그 수정 및 유지 관리로만 제한됩니다.
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Chainer는 유연성을 목표로 하는 Python 기반의 딥러닝 프레임워크입니다. 이는 실행별 정의 접근 방식(동적 계산 그래프라고도 함)을 기반으로 하는 자동 차별화 API와 신경망을 구축하고 교육하기 위한 객체 지향 고급 API를 제공합니다. 또한 고성능 훈련 및 추론을 위해 CuPy를 사용하는 CUDA/cuDNN을 지원합니다. Chainer에 대한 자세한 내용은 위에 나열된 문서와 리소스를 참조하고 Forum, Slack 및 Twitter에서 커뮤니티에 가입하세요.
자세한 내용은 설치 가이드를 참조하세요.
Chainer를 설치하려면 pip 사용하십시오.
$ pip install chainerCUDA 지원을 활성화하려면 CuPy가 필요합니다. CuPy 설치 가이드를 참조하세요.
공식 Docker 이미지를 제공하고 있습니다. 이 이미지는 nvidia-docker를 지원합니다. 다음 명령을 사용하여 환경에 로그인하고 Python 인터프리터를 실행하여 CUDA 및 cuDNN이 지원되는 Chainer를 사용하십시오.
$ nvidia-docker run -it chainer/chainer /bin/bash
기여 가이드를 참조하세요.
ChainerX 문서를 참고하세요.
MIT 라이센스( LICENSE 파일 참조).
Tokui, Seiya 등. "Chainer: 연구 주기 가속화를 위한 딥 러닝 프레임워크." 지식 발견 및 데이터 마이닝에 관한 제25차 ACM SIGKDD 국제 컨퍼런스 간행물 . ACM, 2019. URL BibTex
Tokui, S., Oono, K., Hido, S. 및 Clayton, J., Chainer: 딥 러닝을 위한 차세대 오픈 소스 프레임워크, 제29차 연례 컨퍼런스에서 기계 학습 시스템(LearningSys) 워크숍 진행 신경정보처리시스템(NIPS) , (2015) URL, BibTex
Akiba, T., Fukuda, K. 및 Suzuki, S., ChainerMN: 확장 가능한 분산 딥 러닝 프레임워크, 신경 정보 처리 시스템(NIPS)에 관한 제31차 연례 회의에서 ML 시스템에 관한 워크숍 진행 , (2017) URL, 비브텍스
