Preferred Networksは、PyTorchを利用した深層学習の研究開発をサポートするためのライブラリ「pytorch-pfn-extras」を、オープンソースソフトウェアとして5月12日に公開した。また、機械学習向けハイパーパラメータ最適化ライブラリ「Optuna」のPyTorchエコシステムへの登録など、外部PyTorch開発チームとの協力を通じて、同社が開発するソフトウェアのPyTorchコミュニティとの連携を強化している。
「pytorch-pfn-extras」は、深層学習訓練プログラムの実装時によく用いられる、訓練中のメトリクスの集計やプログレスバーによる進捗状況の可視化といった機能を、エクステンションとしてパッケージ化した。
入力データのサイズをもとにLinear層やConvolution層のパラメータのサイズを自動的に推論することで、ネットワーク定義の記述を容易にしており、スナップショットの保存・読み込み・世代管理を自動化しているので、分散深層学習の訓練プログラムの実装コストを削減できる。
Preferred Networksと、FacebookのPyTorch開発チームは、「pytorch-pfn-extras」のPyTorch本体へのマージについての議論を共同で進めている。また、同社は内外から要望の多い、深層強化学習ライブラリ「ChainerRL」のPyTorch版開発を進めており、2020年前半にオープンソースソフトウェアでの公開を目指す。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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