Keras バックエンド速度比較 CNTK vs TensorFlow - Qiita
Keras のバックエンドでCNTKを使うことができるようになっているようです（2017/8/25時点 Beta） サンプルの多いKerasが、高速なCNTKで動く。いいですね！！ 極めて簡単ではありますが、速度比較をしてみたので共有します。 結果 mnist 20 epochs (Keras exsample) のモデル作成にかかった時間 TensorFlow CNTK 詳細 実行環境 Dell xps15 with GTX1050 / windows 10 で、共に python 3.5 です。 Tensorflow GPU support https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl CNTK GPU https://cntk.ai
Microsoft の Deep Learning フレームワーク「CNTK」が Python 対応になって格段に使いやすくなってた話 - Qiita
CNTK ってご存知でしょうか？すでに何かしらの Deep Learning フレームワークを使ったことがある方にとっては、「MS が出してるってことくらいは知ってるけど・・・」という方が大半だと思います。 実際、周りに聞いてみると、まだバージョンが上がる前の DSL で書かれている記事などを見た人には習得コストが高いのでは？と思われていたり、そもそも CNTK に関する日本語のドキュメントが少なくいまいちどういう特徴があるのかわからないって人も結構多いようです。 そこで、本記事では、Python 対応になってより使いやすくなった CNTK について、その特徴や他のフレームワークとの差異などをキーワードを散りばめながら紹介してみようと思います。 "Open-source, Cross-platform Toolkit" オープンな開発環境 オープンソースで GitHub上で開発が進んでます
Microsoft moves its CNTK deep learning toolkit from CodePlex to GitHub
Microsoft moves its CNTK deep learning toolkit from CodePlex to GitHub Microsoft is announcing today that it’s moving the repository for its Computational Network Toolkit (CNTK) open-source deep learning software from Microsoft’s CodePlex source code repository hosting site to GitHub, a popular site for hosting open-source projects. In addition to migrating the project, Microsoft is also dropping
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GitHub - microsoft/CNTK: Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), an open source deep-learning toolkit
