Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainerとは【初心者向け】

初心者向けにPythonでディープラーニング用フレームワーク Chainerを活用する方法について解説しています。Chainerはディープラーニングフレームワークのひとつです。Chainterのインストール方法と他のいくつかの深層学習フレームワークについても紹介します。それぞれの特徴について見ていきましょう。

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Pythonのディープラーニング用フレームワーク Chainerについて解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

ディープラーニング用フレームワークChainerを活用する方法について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

 

Chainerとは(メリットなど)

Chainerとは、 Python でディープラーニング(深層学習)を行うためのライブラリです。Python のディープラーニングのライブラリはいくつかあります。まずはそれぞれの特徴を見ていきましょう。

Chainer

日本の Preferred Networks という会社が主導して開発されています。チェイナーと読みます。「Define by Run」という機能により、柔軟な計算グラフ(ディープラーニングのモデル)の構築が可能であることが特徴です。自然言語処理の分野で多く使われています。実装は Python で書かれており、TensorFlowよりは低速ですが、 Python に慣れている人にとっては扱いやすいライブラリでしょう。

https://chainer.org/

 

TensorFlow

Googleが主導して開発されています。現在、最も多く利用されているディープラーニングのライブラリです。若干プログラムの書き方は難しいのですが、ディープラーニングのモデルの細かい部分まで調整できます。実装はC++で行われておりGPUにも対応しています。高速な計算が可能です。

TensorFlowとは

 

Keras

最も初心者向けのディープラーニングのライブラリです。 ディープラーニングのモデルを簡単に記述できます。バックグラウンドで TensorFlow や Theano といったライブラリを動かして処理を行っています。現時点でディープラーニングの学習を始めるとしたら、Keras 一択でしょう。

Kerasとは

初学者の場合、はじめは Keras で記述し、オリジナルのモデルを作る必要が出てきた場合に TensorFlow や Chainer を利用すると良いでしょう。

 

Chainerを活用する方法

まずは Chainer をインストールしましょう。パソコンが Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプトから以下のコマンドでインストールします。なお、事前に Python のインストールが必要です。

pip install chainer

インストールが終わったら、チュートリアルや公式リポジトリに掲載されているプログラムで学習を進めましょう。なお、学習するにあたっては、 Python とディープラーニングの基礎知識が必要となりますので、ここではリンク先の紹介を行います。

公式ドキュメント

https://docs.chainer.org/en/stable/index.html

公式リポジトリ

chainer のプログラム本体とともに、多くのサンプルプログラムが格納されています。

https://github.com/chainer/chainer

公式リポジトリの中のMNIST

機械学習で良く使われるデータセットを用いたディープラーニングのサンプルです。

https://github.com/chainer/chainer/blob/master/examples/mnist/train_mnist.py

日本語チュートリアル(Chainer Tutorial Book)

Preferred Networks 社が提供しています。Colaboratoryというツールで作成されており、チュートリアル自体でプログラムを実行しながら学習を進めることができます。

https://play.chainer.org/

 

この記事を監修してくれた方

太田和樹(おおたかずき)
ITベンチャー企業のPM兼エンジニア

普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。

開発実績:画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握(実証実験)、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント

地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

 

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