Python向けライブラリ「Chainer」「CuPy」の最新版をPreferred Networksが公開：混合精度学習への対応強化など

Preferred Networksは、深層学習フレームワーク「Chainer」と、汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版「v6」を公開した。「ChainerX」の統合や混合精度学習への対応強化などを施した。

　Preferred Networksは2019年5月16日、同社が開発するオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」と、汎用（はんよう）配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版「v6」を公開した。「Chainer v6」では、「v5」までの旧バージョンのコードをほとんど変更せずにそのまま動作可能だとしている。

　ChainerとCuPyは、いずれもPython向けのライブラリだ。v6は「ChainerX」の統合や混合精度学習への対応強化、FunctionやLinkのテストツール追加、NumPy関数へのCuPy配列対応といった機能を追加、強化した。ChainerXは、C++で実装したn次元配列の自動微分ライブラリ。

GitHubのChainerリリースノート

アンダーフローを回避する「動的スケーリング」も実装