Python向け以外にもディープラーニング用のライブラリはある
ディープラーニングを学ぼうと思ったときに、
セットでPythonがイメージされることは多いと思います。
しかし、現在ではディープラーニング用のライブラリやフレームワークは多数出てきており、
Python以外のプログラミング言語でも、試すことができます。
今日は、ディープラーニングでの定番Python以外でも使用することができるライブラリ / フレームワークを紹介します。
ここでは、
- TensorFlow
- DeepLearning4J
など、
- JavaScript
- Java
といったプログラミング言語でディープラーニングに取り組むことができるライブラリを見ていきます。
TensorFlow
TensorFlowは、Googleが開発した機械学習用のライブラリです。
TensorFlowは、ディープラーニングに用いることができます。
Pythonで使用されることが多いTensorFlowですが、Python以外でも使用することができます。
広く知られているのは、JavaScriptを使うケースです。
TensorFlow.jsを用いて、JavaScriptでディープラーニングに取り組むことができます。
Pythonで作成したTensorFlowモデルをJavaScriptのモデルに変換するだけでなく、
JavaScriptを使ってディープラーニングのモデル開発ができます。
公式サイトのリソースは充実していて、
- チュートリアル
- モデルのサンプルコード
- デモ
などを確認することができます。
DeepLearning4J
DeepLearning4Jは、ディープラーニング用のライブラリです。
JavaやJVM言語であるScalaなどを用いてディープラーニングに取り組むことができます。
DeepLearning4J(DL4J)の公式サイトもリソースが充実しています。
などを確認することができます。
- 画像処理
- 自然言語処理
などに用いることができるディープラーニングのモデルが多数実装されていて、
JavaやJVM言語で、一通りディープラーニングに取り組むことができます。
OpenNN
OpenNNは、ニューラルネットワーク構築のためのライブラリです。
C++で使用することができます。
公式サイトには、チュートリアルがあり、
モデル構築の方法がステップバイステップで紹介されています。
C++の機械学習ライブラリと言えばDlibが知られていますが、OpenNNを用いることで、C++でディープラーニングに取り組むことができます。
その他
DyNet
DyNetは、PythonとC++で使用することができるニューラルネットワーク構築のためのライブラリです。
公式のGitHubから、初学者向けの始め方を確認することができます。
Flux
Fluxは、Juliaで使用することができる機械学習ライブラリです。
Fluxを使えば、Juliaでディープラーニングに取り組むことができます。
様々なモデルのサンプルコードが公開されています。
Gorgonia
Gorgoniaは、Go言語で使用することができる機械学習ライブラリです。
Gorgoniaを使って、Go言語でディープラーニングに挑戦できます。
などを確認することができます。
Python以外でもディープラーニング
ディープラーニング → Pythonで取り組む
という流れが近年加速している印象です。
Python向けのディープラーニング用ライブラリは充実しています。
しかし、今日紹介したように、
- JavaScript
- Java
- C++
などでディープラーニングに取り組むためのライブラリも複数あります。
- JavaScriptを学んでいて、気分転換にディープラーニングを試してみる
- Javaで一通り基礎を学んだので、ディープラーニングでJavaを使ってみる
など、これまでにPython以外のプログラミング言語に取り組んできた人には、
今日紹介したディープラーニング用ライブラリは選択肢になると思います。
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