TensorFlow 最新ステーブル版 及び TensorFlow 上の 高速プロトタイピング・フレームワークを２０１６年３月から提供開始

株式会社クラスキャット（本社：東京都港区赤坂、代表取締役社長：佐々木規行）は、AWS (Amazon Web Service) / Azure 上の深層学習 (*1) マネージドサービス「ClassCat® Deep Learning Service (*2)」最新版 v3.0 において、TensorFlow 最新ステーブル版 (0.7.0) 及び TensorFlow 上の高速プロトタイピング・フレームワーク「Keras」を２０１６年３月から提供開始することを発表致しました。GPU 対応アクセラレータ最新版 cuDNN R4 にも対応しています。旧サービスの利用者は無償で乗り換えることができます。

TensorFlow は米 Google 社によりオープンソース化された深層学習フレームワークです。TensorFlow は CPU でも GPU でも動作し、データフローグラフとして表現できれば多目的に処理できる柔軟性があり、ポータビリティがあり、その他にも自動微分の機能等の多くの優れた特徴を持っていますが最新ステーブル版 0.7.0 が２月１７日にリリースされました。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」ではこの TensorFlow 最新ステーブル版 0.7.0 にいち早く対応致しました。

TensorFlow 0.7.0 の主要な特徴と改良点は以下のようなものです :

• （GPU 対応 SDK）CUDA >= 7.0 と（GPU 対応アクセラレータ）cuDNN >= R2 の利用が可能になります。そして cuDNN R4 へのサポートが追加されました。
• ユーザ定義操作を追加し動的にロードするための方法が追加されました。
• 優れたテスト・スーツの追加。
• メタデータとともにグラフの保存を容易にする MetaGraphDef の追加。
• udacity コース “TensorFlow による深層学習” のための課題の追加。
• パフォーマンスの改良。

特に GPU 対応アクセラレータ cuDNN R4 への対応はパフォーマンスの改良が見込まれ、「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」においても cuDNN R4 に対応致しました。

新サービス「ClassCat® Deep Learning Service v3.0」ではまた、TensorFlow 上の高速プロトタイピング・フレームワーク「Keras」も併せて提供致します。

「Keras」はオープンソースの深層ニューラルネットワーク・フレームワークで、TensorFlow を利用して CPU でも GPU でもシームレスに効率的に実行可能です。機能的には畳み込みネットワークとリカレント・ネットワークの組み合わせのサポートのような特徴もありますが、主眼としては、高度なモジュール化により迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました。（深層学習フレームワークに特有の）構成ファイルは不要で Python のみで記述可能です。
Keras の利用により、TensorFlow 上で簡単で早いプロトタイピングが期待できます。

【販売概要】

【動作環境】

【用語】
1) 深層学習 – 深層学習は機械学習の一分野で多層構造な深層ニューラルネットワーク (DNN = Deep Neural Network) における最新の学習手法です。深層学習は分類問題をはじめ、機械学習全般の問題に役立つとされていますが、主として画像認識や音声認識などで強力なパターン認識力を持つことが実証され大きな注目を浴びています。

2)「ClassCat® Deep Learning Service」は深層学習に特化した各種フレームワークを GPU の利用により高速化を図ったマネージドサービスとして AWS 及び Azure 上で提供するものです。
GPU 対応仮想サーバを利用した高速な汎用目的計算 (GPGPU = General Purpose computing on GPU) 環境上に構築されています。Ubuntu 14.04 LTS をベースに GPU 対応ドライバ及びアクセラレータがインストール済みです。
深層学習フレームワークの日本語ドキュメントも併せて提供されます。

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