概要
NVIDIAは、グラフィックスカードのメーカーとして有名ですが、自社製品を活用した人工知能や高性能コンピューティングにおいてもリーダーシップを発揮しています。
Pythonの人気が高まる中、NVIDIAもPythonを積極的に活用しており、ニューラルネットワークの開発やデータサイエンスの分野で多くの貢献をしています。
本記事では、NVIDIAがどのようにPythonを活用しているかを紹介します。
詳細内容
1. TensorFlow
TensorFlowは、NVIDIAが貢献したオープンソースの機械学習フレームワークです。
TensorFlowはPythonで開発され、GPUの利用を前提として設計されています。
以下は、GPUを利用したニューラルネットワークの学習を行うPythonコードの例です。
import tensorflow as tf# グラフをリセット
tf.reset_default_graph()# セッションを開始
sess = tf.Session()# 入力層の設定
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])# 重みとバイアスの初期化
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))# 出力層の設定
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)# 目的関数と最適化手法の設定
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)# 学習の実行
tf.global_variables_initializer().run(session=sess)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})# モデルの評価
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))# セッションを閉じる
sess.close()
このコードでは、TensorFlowのクラスを使用して、ニューラルネットワークの学習を行っています。
データセットは、MNISTという手書き数字のデータセットを使用しています。
学習には、`tf.train.GradientDescentOptimizer`を使用して、勾配降下法を実装しています。
2. cuDNN
cuDNNは、NVIDIAが提供する深層学習のための高速化ライブラリです。
cuDNNは、Pythonから利用することができます。
以下は、cuDNNを使用した畳み込みニューラルネットワークの学習を行うPythonコードの例です。
import numpy as np
import cupy as cp
import chainer
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
from chainer import optimizers
from chainer.dataset import concat_examples
from chainer.dataset import TupleDataset
from chainer.iterators import SerialIterator
from chainer.training import Trainer
from chainer.training import extensions# データセットの読み込み
train, test = chainer.datasets.get_cifar10()# モデルの定義
class CNN(chainer.Chain):
def __init__(self, n_out):
super(CNN, self).__init__()
with self.init_scope():
self.conv1 = L.Convolution2D(None, 32, 3, pad=1)
self.conv2 = L.Convolution2D(None, 64, 3, pad=1)
self.fc3 = L.Linear(None, 512)
self.fc4 = L.Linear(None, n_out) def __call__(self, x):
h = F.relu(self.conv1(x))
h = F.relu(self.conv2(h))
h = F.max_pooling_2d(h, 2)
h = F.dropout(F.relu(self.fc3(h)))
return self.fc4(h)# モデルの初期化
model = L.Classifier(CNN(10))# GPUの利用
model.to_gpu()# データセットの作成
train_data = TupleDataset(train._datasets[0], train._datasets[1])
test_data = TupleDataset(test._datasets[0], test._datasets[1])# イテレータの定義
train_iter = SerialIterator(train_data, batch_size=128, shuffle=True)
test_iter = SerialIterator(test_data, batch_size=128, repeat=False, shuffle=False)# 最適化手法の定義
optimizer = optimizers.MomentumSGD(lr=0.1)
optimizer.setup(model)# Trainerの定義
updater = chainer.training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=0)
trainer = Trainer(updater, (30, 'epoch'))trainer.extend(extensions.Evaluator(test_iter, model, device=0))
trainer.extend(extensions.LogReport())
trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'main/accuracy', 'validation/main/accuracy']))
trainer.extend(extensions.ProgressBar())# 学習の実行
trainer.run()
このコードでは、Chainerという深層学習フレームワークを使用して、畳み込みニューラルネットワークの学習を行っています。
GPUを使用するために、`cupy`をインポートしています。
cuDNNを使用するために、Chainerの`L.Convolution2D`関数を使用して畳み込み層を定義しています。
最適化手法には、MomentumSGDを使用しています。
学習中に、`extensions`を使用して、様々な統計情報を表示しています。
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