chainer GUI designerを使ってchainerのコードを生成してみる

皆さんこんばんは。Chainer Advent Calender 2017の9日目の記事です。

(Advent Calendarに不慣れで、空の記事を公開していました、すいません、)

今回の記事は拙作のGUIクライアント(非公式)でネットを構築してchainerのコードを生成してみようというのが趣旨です。

GitHub - fukatani/ChainerWing: GUI deep learning IDE based on chainer.

ChainerWing自体はデータのハンドリングから、ネット構築、学習、予測まで(限られたタスクではありますが)、サポートされています。
今回はネット構築機能を使ってChainerのコードを生成してみます。
フル機能に興味がある方は、以前の記事を参考にしてください。

CupyとNumpyのパフォーマンスを比較してみた

GPUで、Numpy互換のAPIで行列計算ができるCupyは活発に更新されています。

sortやinv、最近はsparseまで、numpy(とscipy)の機能の多くをカバーするようになってきて、numpyの代用になりえるものになってきたと思います。

そこでどれだけの機能がサポートされているのか、そして、GPUで計算することにより、どれだけ、速くなるのか？調べてみました。

ChainerWing、インストールから画像分類まで

自作したchainerGUIクライアントの日本語のマニュアルが作れてなかったので、ようやくこの記事で公開です。

サンプルプロジェクトを叩くのもいいと思います。

動かないとかあったら、コメントでも投げてください。

自作しているChainer GUIクライアントを、画像分類に対応させました

以前ブログで発表した、chainerの自作GUIクライアント、ほそぼそと開発進めています。

画像分類対応に意外とかかってしまった。

GitHub - fukatani/ChainerWing: GUI deep learning IDE based on chainer.

今までどおり、GUI上で、ドラッグアンドドロップでネットを構築します。

【Python】jsonで自作クラスを含んだデータをシリアライズ/デシリアライズする

 オブジェクトをファイルに保存したい時、JSON便利ですよね。

パフォーマンスが欲しい時はprotobufやpickleを使いますが、そうでもない時はJSONやxml。

私的にはJSONが一番見やすいので、断然JSONを使います。

今日はJSONで自作クラスを保存したい時の話です。

rgf_python2.0.0をリリースしました

以前の紹介記事はこちら。

改良点

• pip install rgf_pythonだけでインストールできます。(C++コンパイルはやってくれる)
• memoryオプション（メモリ節約する代わりに遅くなる）の追加
• n_classes > 2の時のパラレル学習
• gridsearchを並列実行した時に動かなくなるバグを修正
• ドキュメントのダメダメな英語を直してもらいました。
• predict_probのバグを修正

APIも以前紹介した時からかなり変わってますので、お手数ですがもう一度readmeを参照してください。

もはや、インストールだけならXGBoostよりもよくなったかもしれません笑。

ディープラーニングフレームワーク開発競争に見る、ライブラリ国際競争の本質

数ヶ月前、chainerがガラパゴスである、という文言をインターネットで見たchainer信者である私は衝撃だった。

だってchainerは公式ドキュメント全部英語じゃん！
githubで全世界に公開してるじゃん！
コードレビューだって英語でやってるじゃん！
英語のgoogle group作って質問答えてるじゃん！