回答編集履歴
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url追記
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https://github.com/RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems
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https://github.com/ysh329/deep-learning-model-convertor
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https://github.com/fchollet/keras-resources
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tensorflowはスケールアウトするように設計されています。
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https://www.quora.com/Why-is-TensorFlow-so-slow
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https://www.ibm.com/blogs/systems/scaling-tensorflow-and-caffe-to-256-gpus/
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cntkは比較的新しいライブラリで、速いとうたわれています。
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https://blogs.technet.microsoft.com/jpai/2017/06/04/reasons-to-switch-from-tensorflow-to-cntk/
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chainerは玄人向けで仕様が尖っています。
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PNのさじ加減次第のところですが、更新サイクルが早く、速さのためなら後方互換性を切ります。
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ただプレスリリースを見る限り、実行速度にこだわりがあって、GPUクラスターに最適化が行われています。
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彼らの助けなしに自分で実装できるかは別の話ですが。
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後方互換性について
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http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20170411/1491859884
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https://groups.google.com/forum/#!topic/chainer-jp/i-WTvvae5vc
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http://docs.chainer.org/en/stable/compatibility.html
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最速を達成
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https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20171110
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