◆ 〜 2017/08/09
PyTorch 0.2.0 リリースノート
☆ 高次勾配、分散 PyTorch、ブロードキャスト、高度なインデキシング、新しい層、その他
PyTorch が８月７日にメジャー・アップデートされましたのでリリースノートを翻訳しておきました。
既に十分に実用に耐えますが、0.2 では更に大きな進化を遂げています。
主眼は高次勾配の計算と torch.distributed パッケージによる分散処理のサポートです。
SpatialTransformers, WeightNorm, EmbeddingBag のような新しい層も追加され Upsampling 層は整理統合されました。
また、Tensor の扱いがより numpy ライクになり、インデキシング/スライシングが充実し、ブロードキャストも利用可能になりました。colon はもちろん、ellipsis (…) も使えるので違和感なくコードが書けるでしょう。
学習率スケジューラにも期待したいところです。
[詳細] (08/09/2017)
PyTorch : FCN によるセマンティック・セグメンテーション
先に TensorFlow : FCN によるセグメンテーション で FCN (Fully Convolutional Network) モデルによるセマンティック・セグメンテーションの実験をしましたが、同様に PASCAL VOC2012 を題材として PyTorch 実装でも試してみます。
今回はスキップ・アーキテクチャの有無という視点ではなく、原論文どおりに FCN-8s, FCN-16s, そして FCN-32s それぞれのモデル実装を比較してみます。FCN-8s をベースとしてこれらの違いは decoder でスキップを行なう際の位置と数です。
また損失グラフと予想画像の表示のために visdom も使用します。右図は FCN-8s のケースのトレーニングによる予想画像の推移を示した例です。
[詳細] (07/24/2017)
PyTorch : Visdom
Visdom は Facebook Research が開発した、リモートデータを Web ブラウザ上でリアルタイムに可視化するツールで、(Py)Torch をサポートしています。TensorFlow の TensorBoard のような使い方が可能ですので、トレーニングの進捗をリアルタイムでモニタリングしたり予想画像の確認ができます [詳細] (07/18/2017)
PyTorch : PyTorch 0.1.12 リリースノート
PyTorch 0.1.12 がリリースされましたので、リリースノートを翻訳しておきました。 [詳細] (05/05/2017)
Press Release : 03/06/2017
Amazon EC2 P2 インスタンス対応、TensorFlow 及び MXNet ベースの人工知能、
一般物体検出ソリューションを2017年4月から提供開始
株式会社クラスキャットは、深層学習フレームワーク TensorFlow 及び MXNet をベースとし、最新の人工知能・コンピュータビジョン技術と GPU (Graphics Processing Unit) を利用して高速化を図った、一般物体検出ソリューション新製品「ClassCat® ObjDetector v2.0」を2017年4月から提供開始することを発表致しました。
提供方法と致しましてはオンプレへのインストール・サービスに加えて、GPU 標準装備のクラウド上のサービスとしての提供も可能でマルチクラウドに対応しています。NVIDIA Tesla K80 GPU を標準装備する Amazon EC2 P2 インスタンスのサポートも新たに開始致します。 [Read More …]
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