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PyTorchを用いた深層学習の研究開発向けライブラリを公開

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MONOist

 Preferred Networks(PFN)は2020年5月12日、PyTorchコミュニティーとの連携強化について発表した。  PyTorchは、プログラミング言語「Python」向けのオープンソース機械学習ライブラリ。同社は今回、PyTorchを用いた深層学習の研究開発をサポートする「pytorch-pfn-extras」ライブラリをオープンソースソフトウェア(OSS)として公開した。  pytorch-pfn-extrasは、Chainerの中で特に役立つ機能をPyTorch向けに再実装したものだ。ChainerからPyTorchに深層学習フレームワークを移行する過程において、社内外から得られたフィードバックを反映している。  公開されたpytorch-pfn-extras初回版では、深層学習の訓練プログラムを実装する際に数多く必要とされる機能が、エクステンションとしてパッケージ化されている。また、入力データのサイズからLinear層やConvolution層のパラメーターサイズを自動的に推論する機能や、スナップショットの保存、読み込み、世代管理を自動化する機能が搭載されている。  PFNは併せて、機械学習向けのハイパーパラメーター最適化ライブラリ「Optuna」が、同年4月6日にPyTorchエコシステムに公式登録されたことも発表した。  なお、PFNによると、同社とFacebookのPyTorch開発チームは、pytorch-pfn-extrasをPyTorch本体に統合する協議を進めている。また、PFNは2020年前半のOSS公開を目指して、深層強化学習ライブラリChainerRLのPyTorch版を開発している。

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