Neural Network Libraries v1.0リリース

本日6/27はNeural Network Librariesをオープンソースとしてリリースしてからちょうど1年の日です。
そして、この1周年の記念となる日に、version 1.0をリリースいたしました。ユーザー、開発メンバー、その他サポートしてくださる皆様のおかげで1年間やってこれたことを嬉しく思うとともに、この場を借りて感謝を申し上げます。

オープンソースの最初のバージョンとなるv0.9から数々の強力な新機能の追加や改善を重ねて参りました。

どこでも動く

• Python2/3の両方対応
• macOS対応
• C++による推論サンプル
• C++による学習サンプル
• Android NDKビルド対応
• Cランタイム
• ONNXとの相互コンバーター
• CUDAランタイムバージョンごとのPythonバイナリの提供

高いパフォーマンス

• NVidia Volta TensorCoreによる高速化
• NVidia NCCL2による高速並列学習
• 誤差逆伝搬の実行中の勾配交換による高速な並列学習

Neural Network Console (NNC)との連携

• NNCで出力したモデルを用いた学習・推論

便利機能

• 計算グラフパフォーマンスプロファイラの追加
• 複数の計算グラフの再接続

数々の最新手法の学習・推論

多くの手法をまとめたリポジトリを作成しました。

• nnabla-examples

GANs

• DCGAN
• Pix2Pix
• Cycle GANs
• Progressive Growing GANs

Network compaction techniques

• Distillation
• Factorized layers
• Quantization
• Structured sparcity

Visual recognition models

• ResNetによるImageNet分類
• YOLO v2による物体検出

その他

• Capsule Network
• LSTMによるPenn Treebank言語モデル

数々の関数追加

• 量子化レイヤー (fixed-point and power-of-2)
• Depthwise Convolution / Deconvolution
• FFT/IFFT
• その他合計141個 Functions | Parametric Functions

追って、各機能についてより詳しい情報をブログに投稿していきます。

ここからは、より機能を強化していき、NNC連携、C-runtimeやONNXコンバーターなどのように、ディープラーニングの設計から実装・デプロイまでの開発フローをend-to-endにサポートするフレームワークとして強化を行っていきます。

また、同じくソニーから公開されているGUIのディープラーニング開発環境であるNeural Network Console (NNC) の方もクラウド正式版が公開されています。セットアップの手間なく、マルチGPUによる高速な学習を行うことができます。開発フローにおけるNNCとの連携もより強化し便利なものにしていきます。ぜひ、ご活用ください。

• Neural Network Console