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ChainerがMicrosoft Azure, Windows に対応

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Chainerはどういう環境で動くであろうか。
Installation Guideを見ると、

  •     Ubuntu 14.04/16.04 LTS 64bit
  •     CentOS 7 64bit
とあるのだが、日本で特に多いWindowsが載っていない。
Windowsをサポートしていなくても、クラウド上のChainerを使って、手元のPCはWindowsというのはできるようだが、私はやったことがない。

それが、ついに、ChainerがMicrosoft Azure および Windows にも対応するようになるようだ。
詳細は、ASCII.jp の 「Chainer」をMicrosoft Azureに最適化、Windowsもサポート を参照のこと。

Microsoftサイトでの紹介:Preferred Networks とマイクロソフト、ディープラーニングソリューション分野で戦略的協業

ところで、Microsoft自体は、CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)を持っている。
CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)のホームページ(英語)があり、GitHubにてMITライセンスにてオープンソースとして公開されている。

マイクロソフトというと、まだ頭の固い連中は、オープンソースと対極にある会社と思っている者だらけだと思うが、ずいぶん前からOSSの活動を行っている。まだ、ビル・ゲイツが現役の最後の頃に日本にやってきて、「マイクロソフトはこんなにOSSをやっていて....」と説明したものの、そもそも相手がOSSなるものが何かも分からない連中で、全然マイクロソフトのOSS活動を伝えられなくて、ガックリとして帰国したことがあった。

マイクロソフトは、クラウドビジネスの拡大を目指しており、自社のソフトという縛りをつけていたらビジネスにならないので、積極的にOSS活動をしている。たとえば、 マイクロソフトによるオープン ソースへの取り組みが、ビジネス チャンスを拡大を見れば、その一端が分かるだろう。


2017年6月現在、Deep Learningのツール、フレームワークはいったいいくつあるのだろうか?
まだ、これからも増えそうな気がする。
また、各フレームワークは、機能、性能、開発環境などをどんどん向上させてきているので、どれが良いといっても、それは判断した瞬間だけしか有効でない。
GPUの性能向上も著しく、うまくGPUを活かせるのはどれかも重要な判断材料になる。
数年後に、Deep Learningのフレームワークの競争はどのようになっているか、今使われているもののうちどれが優勢になるかの判断は困難だ。
2020年頃には、消えてなくなる、弱体化しているのが多いだろうし、それはITの世界の運命だ。
でも、主流になるものを今から使っておきたい.....と誰もが思うだろう。

だからといって、Deep Learning を避けて通るというのは難しいというか、取り残されてしまう可能性もある。

でも、使う側にとって、フレームワークなので、別のに乗り換えるのに、スクラッチで書き上げたソフトを別の言語に移植するような困難は通常は無いので安心である。
とりあえず、自分の都合の良いのを使い込むべきだろう。
そして、いつ状況が変わってもよいように準備しておくべく、あまりにも使用フレームワークに依存したのを書かないのが良いだろう。

人工知能、機械学習、Deep Learning などは、大学でも普通に教えている情報科学、情報工学の一般教養になりつつある(かな?)


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このページは、fujiが2017年6月19日 00:00に書いたブログ記事です。

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