ディープラーニングのフレームワーク

Vengineerの戯言 : Twitter、Slideshare
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった

ディープラーニングのフレームワークということであるが、
あたしは既に終わっているとみています。
下の表は2017/10/09でのGitHubでの各フレームワークのStarとForkの数です。

TensorFlowが一歩先をいく、その後に、Caffe、Keras、CNTK、MXNetと続いています。
その後に、DreamNet、Torch7、DeepLearning4J、PyTorch、Caffe2、Theano、Paddle、neon、Chainerです。
（Theanoは1.0をリリース後開発は中止、メンテナンスのみ）

Caffeがアカデミック用（といか、ベンチマークデータを出すために使っているの？）

ここにきて、CNTK、MXNet、Caffe2関連の発表が続いています。

先週は、MicrosoftとAWS、ディープラーニングの「Gluon」をオープンソース公開と。

GitHubのGluon

MicrosoftのCNTKとAmazonのMXNet、そして、FacebookのCaffe2にも対応予定。

ONNXでは、MicrosoftとFacebookが組んで、
MXNetはNVVMでONNXが取り込めるようにしている。

来年の半ばぐらいまでは、下記の図のような感じになるのかな。。。と思っています。

ただし、DreamNet、DeepLearning4J、Paddleは、まだ調査していないので、除いています。。。