Deep learnig フレームワークをどう選択すれば良いか真剣に悩んでおります。
これから長い間付き合わなければならないので、
TensorFlowにすべきか、それともSonyのconsoleにすべきかに関する皆様の見解をお伺いしたいと思います。
キーとして、
- GPUの対応の程度とGPU利用の利便さ---① 豊富なGPU LIBが備えているかどうか; ② GPUが搭載されている場合自動的にGPUで実行してくれるかどうか=透過性。
- SonyのconsoleはTensorFlowより遙かに新しいもので、それなりの先進性を持っているでしょう。
- 学習の面ではなく、実際応用の側面から選択の基準にしたいのです。
(因みにSonyのconsoleがTensorFlowより優れる点を教えていただきたいのです。)
##訂正:(ごめんなさい)
「console」という言葉はNNablaの間違いでした。
NNabla =『SONY Neural Network Libraries』
「console」の全称は『SonyのNeural Network Console(NNC)』です。
NNCはNNablaに付属するような立場かなと思います。
なので、質問を出直します。
NNablaかTensorFolwかの問題になります。
##暫定結論:
(個人独断+偏見なので、ご批判いつでも承ります)
SonyのNNablaに関して
① 理論的または実装的な先進性は不明
② 世界的に多くのユーザ(特に他国の力のある研究組織)数を獲得できるかどうか疑問
Sonyのconsoleについて
GUI操作によって構成したDNNに対応するコードを自動生成してくれるのは素晴らしい★
↑ ソースコードを自動生成してくれるのは間違いないですよね!
ただ、
① DNNの原理が分からなければ、いくらMMI・GUI良くても、設計できないのでは?
② もし多種多様なDNNアプリケーションの設計がGUIでカバーしようとしたら、そのGUIにも相当多様な機能と複雑な操作が必要とされ、いっそ、既成のサンプルプログラムをベースにして実装するほうが実用的になるのでは?
ただ、SONYさんより革命的なAI技術を起こされるのをいつも期待しております。
回答3件
あなたの回答
tips
プレビュー