深層学習フレームワーク「Apache MXNet 1.1」公開

末岡洋子
シェア

　深層学習フレームワークを開発するApache MXNet Communityは3月1日、最新版となる「Apache MXNet（incubating） 1.1.0」を公開した。

　Apache MXNetは深層ニューラルネットワークの実装およびトレーニングのためのフレームワーク。拡張性に優れ、複数のマシンやGPUを利用したスケーリングおよびアクセラレーションにも対応する。Matlab、R、Wolfram Language、Scala、JavaScript、Goなどさまざまな言語およびプログラミングモデルで利用が可能。プロジェクトはApache Software Foundationのインキュベーションプロジェクトとして、開発が進んでいる。

　Apache MXNet 1.1.0は、2017年12月に公開されたバージョン1.0系の最新版。

　GPUとCPU上の性能を改善した。GPUの場合、1回のバッチあたりの学習速度が20％改善されるという。SequenceLast演算子の速度も改善し、GPU上GEMM/TRSMのバッチも改善した。

　新しい演算子が加わり、contrib.textではボキャブラリ構築のためのAPIを実験的に導入した。

　使い勝手も強化し、サンプルとチュートリアルが使いやすくなったほか、Mac OS XとLinuxではC++ Stackトレースのデマングルにより、バグレポートや開発作業が改善されるとしている。

　Apache MXNet 1.1はプロジェクトのWebサイトより入手できる。

Apache MXNet（incubating）
https://mxnet.apache.org/