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自作プログラミング言語の集い
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自作プログラミング言語の集い
1.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. 自作プログラミング言語の集い 自作のDeep Learningランタイムを作ろう! 株式会社パソナテック DX戦略本部 デジタルテクノロジーグループ Qumico Product Manager 夏谷 実 2020/10/09
2.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 2 株式会社パソナテック DX戦略本部 デジタルテクノロジーグループ Qumico Product Manager 夏谷 実 FPGAやLSIの画像処理から、Deep Learningの世界に入る。プログラミングが好き 一昨年よりQumicoのプロダクトマネージャに就任。 大阪と東京と半々くらいの生活を続けていたが、コロナの影響により完全リモートワークに移行。 TensorFlow Users Group KANSAIHatena id: natsutan Qiita id: natsutan 2019/9/25 https://qiita.com/natsutan 2019/9/25 https://tfug-kansai.connpass.com/event/146442/2019/9/25 http://natsutan.hatenablog.com/
3.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. 最近やったこと 原書から10年寝かせたタイガーブックを最後まで読んだ 3 最新コンパイラ構成技法 https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798114682 翔泳社 いつもパーサーで挫折する ので、気にせず最後まで目 を通してみた
4.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. 感想 4 第 I 部 コンパイラ基礎編 第1章 はじめに 第2章 字句解析 第3章 構文解析 第4章 抽象構文 第5章 意味解析 第6章 駆動レコード 第7章 中間コードへの変換 第8章 基本ブロックとトレース 第9章 命令選択 第10章 生存解析 第11章 レジスタ割付け 第12章 コンパイラ制作 第 II 部 コンパイラ発展編 第13章 ごみ集め 第14章 オブジェクト指向言語 第15章 関数型プログラミング言語 第16章 多相型 第17章 データフロー解析 第18章 ループ最適化 第19章 静的単一代入形式 第20章 パイプライニングとスケジュール 第21章 メモリ階層 難しい 面白い 知ってる (注)個人の感想です。 https://www.irasutoya.com/
5.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. コンパイラの前半を飛ばそう 5 定番:計算機プログラムの構造と解釈 ・最初から構文木を記述する ・日本語の情報はまだまだ多い ・原文が公開されている。 もっと違う事をしたい人にお勧め! 自作ONNX Runtime https://mitpress.mit.edu/sites/default/files/sicp/index.html
6.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. 業界標準フォーマットONNX 6 Open Neural Network Exchange(ONNX) Microsoftの資料から引用 https://static.sched.com/hosted_files/linaroconnectsandiego/83/O NNX%20%26%20ONNX%20Runtime%20-%20SAN19-211.pdf 2019/9/25 Deep Learningのフレームワーク ONNXの実行(推論)環境 ONNX Runtime
7.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. ONNXフォーマット 7 Netronで可視化 • Model • Version info • Metadata • Graph • Graph • Inputs and Outputs • Graph name • Computational Nodes • Computational Graph • Operator • Operator Parameter • Inputs and Outputs 中身はProtocol Buffers APIが用意されているPythonだけでなくRust等でも操作可能 いきなり計算グラフか ら始められる
8.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved. ONNXを扱うメリット ・自力でDeep Learningを動かすの楽しい ・フォーマットはProtocol Buffer ・完全独自言語よりもユーザーが多い ・学習済みONNXモデルが公開されている。 ・ONNX のRuntimeも複数公開されている。 ・今後も楽しみ 8
9.
©2019 Pasona Tech,
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10.
©2019 Pasona Tech,
Inc. All Rights Reserved.
Hinweis der Redaktion
・元々画像処理のバックグランドがあって、画像処理のアルゴリズムの一つとしてDLに興味を持った ・2016年の、GDG Kobeでテンサーフローの話を聞いて、そこからとりこになってます。 ・DLは実際難しく、日々勉強。特に、手法がすぐ古くなる。 ・最近は後で説明するAutoML(AIがAIを作る)技術に注目と期待をしています。 ・本社には1月末~行ってない。大阪支店は最近週一くらい。
僕も書いたことがある。
ONNXの話を閉める 15分
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