GoogleのTensorFlowが話題になっている今日この頃ですが、国産のディープラーニングフレームワークChainerをUbuntu 14.04にインストールしてみました。
Chainer
Chainer(http://chainer.org)は、Preferred Networks及びPreferred Infrastructureが開発したディープラーニングフレームワークです。
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network)に対応しているので、いつかは時系列データの処理にチャレンジしてみたいと思っています。
インストール
Chainer(https://github.com/pfnet/chainer/tree/v1.4.0)のインストールは、Caffeのインストールで、Python系のソフトウェアがインストールされていたので、これだけでした(インストール時点のバージョンは、v1.4.0)。
pip install chainer
Chainerは、CUDA 6.5以上と cuDNN v2をサポートしているので、ライブラリがインストールされて、環境変数 (又はシェル変数) が設定されていれば、GPUを活用できます。
なお、cuDNN(https://developer.nvidia.com/cudnn)のダウンロードには、CUDA Registered Developer Programへの登録が必要です。また、最新のcuDNN v3を使用するには、CUDA 7.0以上が必要です。
chainer-gogh
今回Chainerをインストールした理由は、これだったりします。
解説記事は、「画風を変換するアルゴリズム」(https://research.preferred.jp/2015/09/chainer-gogh/)、プログラムは、GitHub(https://github.com/mattya/chainer-gogh)で公開されています。
「コンテンツ画像」と「スタイル画像」の二枚の画像を設定すると、「コンテンツ画像」を「スタイル画像」の画風に変換してくれます。
サンプル画像でテストしていますので、近日中に別記事に纏めたいと思っています。
（2016/08/13追記）
chainer-goghは、以下の記事をご覧ください。
