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studylog/北の雲

chainer/python/nlp

TensorFlow強い

GoogleがCloud Machine Learningというインパクトのあるものを出してきました。TensorFlowが登場したときからある程度は予想されていたサービスですが思った以上に登場が早かった。

TensorFlowの強みは2つあると思っています。

1つ目はGoogle発ということで開発者/使う人の数が他のライブラリとは桁違いな点。
使ってる人が多ければ多いほどwebに公開されるコードの数が増えて、気軽に新しいアルゴリズム/論文を試せるようになり、それがさらに呼び水となって新しく使いだす人が増えるという好循環に。自分ではスクラッチでコードを書けないので人の書いたのを弄って使いたい、という層にも嬉しい環境です。

2つ目はGPU分散学習への対応が楽な点。
元々これが売りというか目的だったんでしょうが、今回発表されたGoogleクラウドインフラとのシームレスな結合が加わったことでさらに強くなった気がします。ビッグデータ/Hadoopブームで一気にクラウド活用が進んだように、機械学習・ディープラーニングも手元のローカルマシンのGPUではなくてクラウド上にある大量のGPUで学習するのが当たり前になっていくんでしょうか。

今後DLライブラリはどうなっていくんでしょう。一つ強いライブラリがあって、他のがそれを補完するような関係がベストかなと個人的には思います。3強みたいな状態になって人的リソースや(ライブラリの)学習コストが分散しちゃうのはもったいない。TensorFlowが中心で次にChainerみたくなって欲しいところですが、KerasのようにバックエンドにTensorFlowを使いだした(元々はTheano)ライブラリの動向も気になります。

自分としてはもう他のライブラリの使い方を勉強したくないのでChainerを使い続ける予定です。