Neural Network Librariesがバージョン1.2.0になりました！
これまでCUDA版がなかった関数の追加や、C++APIの機能改善、学習済みモデル物体検出モデルを利用したファインチューニングのExampleなどが加わりました！

※以前お伝えしたように、今回のアップデートから、バージョニングポリシーが変更されました。

スポットライト

学習済みモデルにDeepLabV3+を追加！

DeepLabV3+はセマンティックセグメンテーションに用いられる最新のDNNモデルです。今回のアップデートによって学習済みモデル群にこのDeepLabV3+が加わりました！他の学習済みモデルと同様の方法でこのモデルを利用することが可能です。

import nnabla as nn
from nnabla.models.semantic_segmentation.deeplabv3plus import DeepLabV3plus
model = DeepLabV3plus()

x = nn.Variable(...)  # input variable
y = model(x)  # create graph
y.forward() 

その他の変更

レイヤー関数の新規追加・改善

• OneHot関数 (CUDA)
• RandomFlip関数 (CUDA)

ユーティリティの機能改善

• コールバックインポートエラーの修正など
• DICOMフォーマットのサポートを廃止
• 重みの更新がされないときにallreduceをスキップ (CPU / CUDA)
• NdArray.copy_fromにデバイス内コピー用オプション追加

デフォルト値などの変更

• Glorotイニシャライザの挙動の変更

バグ修正

• auto_forwardのコンテクストマネージャの修正 & pytestの修正
• cudaEvent_tに起因するsegmentation faultを修正
• 乱数シードが-1のときにシードを生成

ビルド関連

• ビルドの修正
• .wheelにCUDAライブラリを追加可能に

ドキュメントの追加・修正

• コンバーターのサポート状況のドキュメントのアップデート
• インストールガイドのアップデート

フォーマットコンバーターの機能改善

• パラメータ変数のデータ生成
• 予期していないReshapeの修正

C++ API

• 複数出力に対応

NNabla Examplesの新規追加

• YOLOv2 ファインチューニング

Python2系のサポートについて

Python2系のサポートは2020年に終了することが予定されています。Neural Network Librariesは現在Python2系とPython3系の両方をサポートしていますが、今後Python2系のサポートを終了する見込みです。

以下のようなスケジュールを予定しています。
2019年12月31日まではPython2系とPython3系の両方をサポートします。
2020年1月1日以降、Python3系のみのサポートとなります。
よろしくお願いします。