Deep Learningライブラリ 色々つかってみた感想まとめ

Transcript

1. Deep LearningϥΠϒϥϦ ৭ʑ͔ͭͬͯΈͨײ૝·ͱΊ @conta_
2. Self Introduction ॹํɹول (twitter: @conta_) CTO@ABEJA, Inc. Computer Visionͱ͔ɺMachine LearningΛ࢖ͬͨ ϓϩμΫτ։ൃΛ΍͍ͬͯ·͢ɻ
3. Deep Learning Library?
5. ʊਓਓਓਓਓਓਓਓਓʊ ʼɹଟ͗ͯͭ͢Β͍ɹʻ ʉY^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Yʉ
6. Dive into Deep Learning
7. ˎײ͡ํʹ͸ݸਓ͕ࠩ͋Γ·͢
8. ࠓճ঺հ͢ΔϥΠϒϥϦ
9. Caffe Caffe: UC Berkleyͷਓ͕࡞ͬͯΔɻDeepLearningք۾Ͱ͸͔ͳΓ࿝ฮͳϥΠϒϥϦͰɺ ޭ੷͸େ͖͍ ݴޠ: ɾCore͸C++ɻPython, MatlabͷWrapper͕͋Δ ಛ௃: ɾجຊతʹProtocol BufferͰωοτϫʔΫΛهड़
10. ▪͍͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾModel ZooʹֶशࡁΈϞσϧ͕ͨ͘͞Μެ։͞ΕͯΔ ʢطʹCVPR2016ͷ࿦จͷϞσϧ΋ެ։͞ΕͯΔʣ ɾݚڀऀׂ͕ͱ࢖ͬͯΔͷͰ࠷৽ͷݚڀ੒Ռ͕CaffeͰ࣮૷͞ΕͯͨΓ͢Δ ɾMulti-GPUʹରԠͨ͠ͷͰɺઃఆ̍ͭͰෳ਺ͷGPUΛར༻Մೳ ɾ࣮ߦ଎౓ׂ͕Γͱૣ͍ ɾωοτϫʔΫͷύϑΥʔϚϯεςετ͕Ͱ͖Δ(caffe testίϚϯυ)
11. ▪ͭΒ͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾΧελϚΠζ͕c++ͱProtocol BufferɻɻɻϚξͭΒ͌Ηɻɻɻʢˎ̍ʣ =>ਓ͕ΧελϚΠζͨ͠΋ͷ͸ɺ΋͸΍Θ͔ΒΜɻ ɾωοτϫʔΫΛProtocol BufferͰॻ͘ͷ͕ͭΒ͍ʢˎ̎ʣ =>GoogLeNet͸໿2000ߦɺResNet͸໿7000ߦɻɻɻ ʢProtocol Buffer৬ਓܳʣ ɾσʔληοτΛ࡞੒͢Δͷ͕େม ɾΤϥʔ͕Θ͔Γʹ͍͘ ɾιʔείʔυΛಡΊͳ͍ͱશػೳ͸࢖͑ͳ͍ɺಈ͖͕Θ͔Βͳ͍ ʢυΩϡϝϯτߋ৽͠Ζʂʣ ɾΠϯετʔϧ͕ͭΒ͍ ʢੲʹൺ΂Δͱґଘؔ܎ͷOnOffͷΦϓγϣϯ͕෇͍ͨͨΊɺ ͍ͩͿϚγʣ ɾRNNΛѻ͏͜ͱ͸Ͱ͖ͳ͍ʢຐվ଄͞ΕͨCaffeϕʔεͷ΋ͷ͸͋Δ͚Ͳɻɻɻʣ
12. ▪༨ஊʢˎ̍ʣ ɾ࠷ۙ͸Python Layer͕௥Ճ͞ΕͯPython͚ͩͰ΋ΧελϚΠζ Ͱ͖ΔΑ͏ʹຐվ଄޻෉͍ͯ͠Δ(No Documentation)
13. ▪༨ஊʢˎ̎ʣ ɾPythonͰProtocol BufferΛੜ੒ Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨͨΊɺ ϧʔϓͨ͠هड़ׂ͕ͱ؆୯ʹͳͬͨ (No Documentation)
14. ▪͜Μͳͻͱʹ͓͢͢Ί ɾ·ͣԿ͔ಈ͔͍ͨ͠ਓ ɾͱΓ͋͑ͣݚڀ੒ՌΛࢼ͍ͨ͠ਓ ɾ଎౓͕ඞཁͳਓ ɾC++ͱProtocol BufferΛษڧ͍ͨ͠ਓ ɾࠜؾڧ͘Կ͔ͱઓ͍͍ͨਓ
15. Tensorflow: G̋̋gle੡ͷ෼ࢄߦྻܭࢉϥΠϒϥϦɻ ผʹDeep͚ͩ͡Όͳ͍Μ͔ͩΒͶʂ ݴޠ: ɾCore͸C++ɻPythonͱC++ͲͪΒͰ΋ಈ͘ɻ ಛ௃: ɾ෼ࢄॲཧ͕؆୯ʹͰ͖Δ ɾGoogleͷϓϩμΫτͰԿ೥΋ར༻͞Ε͍ͯͯɺ҆ఆײ͕͋Δ
16. ▪͍͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾ෼ࢄॲཧ͕ΊͬͪΌ؆୯ʹͰ͖Δ(Distributed Tensorflow) ɾGoogle͕MLϓϥοτϑΥʔϜΛఏڙ։࢝ ɾ࠷ۙɺTensorflow࢖͍·ͨ͠࿦จ͕Α͘Ͱ͖͍ͯͯΔ ɾίΞ͕C++ͳͷͰAndroidͰ΋ಈ࡞͢Δ ɾDocker Container͕མͪͯΔͷͰɺDocker࢖͑ΔͳΒ ΠϯετʔϧʹࠔΒͳ͍ ɾTensorboard͕ΦγϟϨ
17. ▪ͭΒ͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾݰਓ޲͚ϥΠϒϥϦ =>࢓૊Έ͕ͪΐͬͱෳࡶͳͷͰཧղ͠ͳ͍ͱ࢖͍͜ͳͤͳ͍ =>ωοτϫʔΫΛॻ͘ͷʹҰ͔Βهड़͢Δඞཁ͕͋ΔɺTheanoతͳཱͪҐஔ ɾιʔείʔυ͕େن໛ͳͨΊվ଄͕େมͦ͏ ʢҰԠυΩϡϝϯτ͸͋Δ͚Ͳʣ ɾDistributed TensorflowΛݸਓͷࢿݯͰ׆༻͢Δͷ͸ࠔ೉ͳͷͰɺGoogleͷϓϥοτ ϑΥʔϜΛ࢖Θͳ͍ͱԸܙΛड͚ʹ͍͘ =>෼ࢄίϯϐϡʔςΟϯάͷIOϘτϧωοΫɺInfiniBandΛ͍ͬͺ͍ങ͑Δ͓ۚ࣋ͪ ͳΒԸܙΛड͚ΒΕΔ͔΋
18. ▪͜Μͳͻͱʹ͓͢͢Ί ɾ࢓૊Έͷ෦෼͔ΒDeep LearningΛษڧ͍ͨ͠ਓ ɾDeep Learningɹதʙ্ڃऀ޲͚ͷਓ ɾେن໛ػցֶशΛ΍ͬͯΈ͍ͨਓ ɾେن໛ػցֶशج൫Λ࡞Γ͍ͨਓ ɾMobileʹ૊ΈࠐΈ͍ͨਓ
19. Chainer: PFN੡ͷDeep LearningϥΠϒϥϦɻ ݴޠ: ɾPython(+Cuda) ಛ௃: ɾDefine-by-Runͱ͍͏ख๏Λͱ͍ͬͯͯɺωοτϫʔΫΛޙ͔Βղ ऍ ɾ͢͹Β͍͠
20. ▪͍͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾωοτϫʔΫͷهड़ͷॊೈੑ͕ߴ͍ ʢಛʹRNNܥඇৗʹॻ͖΍͍͢ʣ ɾ಺෦ͷಈ࡞͕Ͳ͏ͳͬͯΔ͔ඇৗʹΘ͔Γ΍͍͢ ɾσόοΫ͠΍͍͢ ɾφ΢͍ΞϧΰϦζϜ͕͍ͪૣ࣮͘૷͞ΕͯΔ ɾCupyͱ͍͏Cuda͕؆୯ʹ࢖͑ΔߦྻԋࢉϥΠϒϥϦؚ͕·Ε͍ͯ ͯɺࣗલͷΞϧΰϦζϜΛൺֱత؆୯ʹߴ଎ԽͰ͖Δ (C++Ͱॻ͍ͯϥούʔͱ͔ͭ͘Βͳ͍͍ͯ͘) ɾதͷਓ͕͍͢͝
21. ▪ͭΒ͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾωοτϫʔΫҎ֎ͷهड़ྔ͕ଟ͘ͳͬͯ͠·͏ʢֶशͷίʔυͱ͔ʣ ɾ࣮ߦ଎౓ʢ࠷ۙ͸ͦͦ͜͜ૣ͍ͬΆ͍ʣ ɾDeep Learning෼͔ͬͯͳ͍ͱଟ෼࢖͍͜ͳͤͳ͍
22. ▪͜Μͳͻͱʹ͓͢͢Ί ɾDeep LearingΛҰ͔ΒΨοπϦษڧ͍ͨ͠ਓ ɾDeep Learningɹதʙ্ڃऀͷਓ ɾݚڀͰTry and ErrorΛ܁Γฦ͠ͳ͕ΒΞϧΰϦζϜΛ։ൃ͍ͨ͠ਓ ɾෳࡶͳωοτϫʔΫΛهड़͍ͨ͠ਓ ʢωοτϫʔΫ಺Ͱ৚݅จॻ͖͍ͨɺσʔλʹΑͬͯॲཧΛ෼͚͍ͨ౳ʣ ɾRNNͱ͔NLPͱ͔Λॻ͖͍ͨ
23. ▪MXNet: DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)͕࡞ͬͯ ΔɻXGBoostͷ࡞੒ݩͱͯ͠΋༗໊ɻ ▪ݴޠ: ɾCore͸C++ɻWrapper͕ͨ͘͞Μ͋ΓɺPythonɺC++ɺScalaɺ RɺMatlabɺJuliaͱଟݴޠରԠɻ ▪ಛ௃: ɾଟݴޠʂ ɾ଎౓͕͔ͳΓૣ͍ʢॴײʣ ɾmshadow(ߦྻԋࢉ)ɺps-lite(෼ࢄॲཧ)౳ͷϥΠϒϥϦ͕ϕʔε
24. ▪͍͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾ෼ࢄॲཧ(1Node, Multi-GPUɺMulti-NodeɺMulti-GPUͲͪΒ ΋ʣ͕ΊͬͪΌ؆୯ʹͰ͖Δ(Example͋Γ) ɾS3΁ϞσϧσʔλΛอଘ͢Δػೳ͕͋Δ ɾૣ͍ʢImageNet full datasetΛGeForce GTX 980*4Ͱ8.5೔) ɾͳͥૣ͍͔͕υΩϡϝϯτͰྗઆ͞Ε͍ͯΔ ɾଟ෼࠷΋ଟݴޠ͕ਐΜͰ͍Δ ɾC++Ͱॻ͔ΕͯΔͷͰ Mobile(iOS, Android)Ͱ΋ಈ͘
25. ▪ͭΒ͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾΤϥʔ͕Θ͔Γʹ͍͘ɺຊ౰ʹΘ͔Γʹ͍͘ ɾυΩϡϝϯτ͕গͳ͍ =>ಛघͳֶशσʔλΛ࡞ͬͨΓ͢Δͷ͸େม =>೉͍͜͠ͱΛ͠Α͏ͱ͢ΔͱιʔεΛಡ·ͳ͚Ε͹ͳΒͳ͍
26. ▪͜Μͳͻͱʹ͓͢͢Ί ɾDeep Learningɹதʙ্ڃऀ޲͚ͷਓ ɾ଎౓ΛٻΊ͍ͯΔਓ ɾPythonɺC++Ҏ֎Ͱ΋ར༻͍ͨ͠ਓ
27. ▪Keras: PythonͷDeep LearningϥΠϒϥϦɻ ࠷ۙv1.0͕ϦϦʔε͞Εͨɻ ▪ݴޠ: ɾPython ▪ಛ௃: ɾTorchʹࣅͨهड़ํ๏ɻ ɾߦྻԋࢉͷόοΫΤϯυ͸TheanoͱTensorFlowΛར༻͍ͯͯ͠ɺ ੾Γସ͑Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ
28. ▪͍͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾωοτϫʔΫهड़͕؆୯ɺॊೈ ϕʔεͷAPI͕ͨ͘͞Μ४උ͞Ε͍ͯΔͨΊɺهड़ྔ΋গͳ͘ࡁ Ήɻ؆୯ͳωοτϫʔΫͰ͋Ε͹API૊Έ߹ΘͤͰͳΜͱ͔ͳΔɻ v1.0.0͔Β functional APIͳΔ΋ͷ͕ग़དྷͯɺ ඇৗʹ௚ײతʹωοτϫʔΫΛهड़Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨ ɾֶश͕؆୯ ScikitͷΑ͏ʹfit()ؔ਺ݺͼग़ͤ͹ΑΖ͘͠΍ͬͯ͘ΕΔ ɾιʔε͕ಡΈ΍͍͢
29. ▪ͭΒ͍ͱ͜Ζ(ݸਓతײ૝) ɾMulti-GPUඇରԠ TheanoΛBackendͱͯ͠࢖ͬͯΔͱMulti-GPUͭΒ͍ɻ Tensorflowͷ͓͔͛ͰMulti-GPU͕؆୯ʹͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨʁ ɾPython͔͠ରԠ͍ͯ͠ͳ͍
30. ▪͜Μͳͻͱʹ͓͢͢Ί ɾDeep LearningΛ΍Γ͍ͨਓશൠ ɾ͋·Γࡉ͔͍͜ͱ͸ؾʹͤͣʹαΫοͱωοτϫʔΫΛ࡞ Γ͍ͨਓ ˎݸਓతʹ͸Ұ൪͓͢͢Ί
31. ·ͱΊ ▪Caffe ɾͱΓ͋͑ͣDeep LearingʢCNNʣ΍Γ͍ͨਓ ɾݚڀ੒ՌΛࢼ͍ͨ͠ਓ ▪Tensorflow ɾ෼ࢄίϯϐϡʔςΟϯά΍Γ͍ͨਓ ▪Chainer ɾΞϧΰϦζϜ։ൃ͍ͨ͠ਓ ɾຊؾͰDeep LearningΛษڧ͍ͨ͠ਓ ▪MXNet ɾ଎౓͕ඞཁͳਓ ɾMobileͰಈ͔͍ͨ͠ਓ ▪Keras ɾͱΓ͋͑ͣDeep Learingษڧ͍ͨ͠ਓ ɾΊΜͲ͍͘͞ͷͰ͋Δఔ౓؀ڥ͕४උ͞Ε͍ͯͯཉ͍͠ͱࢥ͏ਓ
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