SONYが自社で開発したニューラルネットワークライブラリのオープンソース化を発表した。
https://blog.nnabla.org/76/
Apache 2.0ライセンスだそうです。
Neural Network Libraries
特長
必要最小限の労力
Pythonを用いて、より少ないコード量で直観的に計算グラフ(ニューラルネットワーク)を定義することができます。
動的計算グラフのサポート
実行時に柔軟にニューラルネットワークを構築することができます。ニューラルネットワークの構築方法としては、静的計算グラフと動的計算グラフの両方が利用可能です。
どこでも実行
移植性を考慮した設計を採用しており、LinuxとWindowsの両方で動作します。
デバイスを選ばない
コードのほとんどがC++11で実装されているため、組み込み機器にもほぼそのままの形で導入することができます。
機能の追加が簡単
適度に抽象化された関数とコードテンプレート生成機能を備えており、開発者はわずかなコードの追加で新しい機能を追加することができます。
マルチターゲット
新しいデバイスのためのコードは、既存のコードを変更することなくプラグインとして追加できます。CUDAも1つのプラグインとして実装されています。
公開されたライブラリは社内での活用を経て3代目のものらしい。
https://dl.sony.com/ja/story/
公式サイトのドメインやドキュメントにはNNablaって書いてあるけど、これがライブラリの名前なのかな?
C++とPythonから叩けるAPIが用意されている。
ソースコードはGitHubで公開されているけど、Python環境へのインストールはpipで簡単にできるみたい。
https://github.com/sony/nnabla
というか、SONYのGitHubアカウントがあることを知らなかった。
ドキュメントはこちら↓
http://nnabla.readthedocs.io/en/latest/
2018年11月13日 追記:すごいニュースだ↓
https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201811/18-092/index.html
2017年8月18日追記:さらに、ニューラルネットをGUIで設計できるツールNeural Network Consoleが公開された。↓
https://dl.sony.com/ja/#appDownload
Windows 8.1またはWindows 10(どちらも64bit)環境で動作するアプリケーションのようです。
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1708/17/news094.html
https://codezine.jp/article/detail/11131
追記:解説書籍も出た↓

関連記事
OpenSfM:PythonのStructure from ...
BlenderのPython環境にPyTorchをインストー...
Mitsuba 2:オープンソースの物理ベースレンダラ
Open Shading Language (OSL)
PythonのHTML・XMLパーサー『BeautifulS...
clearcoat Shader
GoogleのDeep Learning論文
Konashiを買った
3分の動画でプログラミングを学習できるサイト『ドットインスト...
書籍『OpenCV 3 プログラミングブック』を購入
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュ...
Unity ARKitプラグインサンプルのチュートリアルを読...
BGSLibrary:OpenCVベースの背景差分ライブラリ
WordPressの表示を高速化する
Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブ...
Unityからkonashiをコントロールする
Raspberry PiでIoTごっこ
オープンソースのプリント基板設計ツール『KiCad』
WordPressのテーマを自作する
Polyscope:3Dデータ操作用GUIライブラリ
Googleが画像解析旅行ガイドアプリのJetpac社を買収
MPFB2:Blenderの人体モデリングアドオン
OpenCVでPhotoshopのプラグイン開発
UnrealCV:コンピュータビジョン研究のためのUnrea...
Zibra Liquids:Unity向け流体シミュレーショ...
頭蓋骨からの顔復元と進化過程の可視化
PeopleSansPeople:機械学習用の人物データをU...
オーバーロードとオーバーライド
ポリゴン用各種イテレータと関数セット
OpenCV3.3.0でsfmモジュールのビルドに成功!
Twitter APIのPythonラッパー『python-...
Deep Learningとその他の機械学習手法の性能比較
MFnDataとMFnAttribute
PGGAN:段階的に解像度を上げて学習を進めるGAN
MeshLab:3Dオブジェクトの確認・変換に便利なフリーウ...
OpenCVで顔のランドマークを検出する『Facemark ...
Google Chromecast
WordPress on Google App Engine...
IronPythonを使ってUnity上でPythonのコー...
Kubric:機械学習用アノテーション付き動画生成パイプライ...
VGGT:マルチビュー・フィードフォワード型3Dビジョン基盤...
立体視を試してみた



コメント