অনুসন্ধান ফলাফল
  1. ১১ ঘন্টা আগে

    / v5.0.0b3をリリースしました。F.einsum, F.lgamma, F.digamma, F.polygammaが追加されました。CuPyではSciPy互換の関数を提供するcupyx.scipy名前空間が追加され、新しいcupy.RawKernelでユーザ定義カーネルをサポートしました。

  2. ১১ ঘন্টা আগে

    Released / v5.0.0b3! New functions: F.einsum, F.lgamma, F.digamma, and F.polygamma. In CuPy, added cupyx.scipy namespace for CUDA-enabled SciPy functions. New user-defined kernel class is added: cupy.RawKernel.

  3. ১২ ঘন্টা আগে

    / v4.3.0をリリースしました! “Chainer at a Glance” がドキュメントに追加されています: .

  4. ১২ ঘন্টা আগে
  5. ২১ জুন

    Released and v4.2.0! return_indices option of max pooling functions, broader support of complex arrays, improvement on allocation strategy of pinned memory, and better CuPy ndarray initialization are introduced. ,

  6. ২১ জুন

    / v5.0.0b2 をリリースしました! FP16 モード、確率分布 (今後のリリースでさらに追加予定)、Chainer Functionの自動ブロードキャスト、dilated/grouped (De)ConvolutionND、DLPack と CUDA 9.2 のサポートを行いました。

  7. ২১ জুন

    Released / 5.0.0b2! FP16 mode, probability distributions (many more coming in next releases), automatic broadcast in Chainer, dilated/grouped (De)ConvolutionND, DLPack & CUDA 9.2 support.

  8. ২৮ মে

    The PR for DLPack support in CuPy has been merged! Now you can convert CuPy ndarray into PyTorch tensor with zero-copy, and vice versa. You can also convert it into other tensor formats used in libraries which support DLPack too.

    Convert PyTorch tensor into CuPy ndarray
    Convert CuPy ndarray into PyTorch tensor
  9. ২৪ মে

    / v5.0.0b1 をリリースしました! Iteratorのorder_samplerオプション、LARS、微分可能な疎行列積などが実装され、Windows用のCuPy wheelパッケージが試験的に追加されています。

  10. ২৪ মে

    Released / 5.0.0b1! order_sampler option of iterators for custom batching constraints, LARS, differentiable sparse matmul, and CuPy wheel package for Windows (experimental).

  11. ২৪ এপ্রিল

    Anacondaユーザの皆様、CuPyがcondaコマンドでインストールできるようになりました。"conda install cupy" でビルド済みのCuPyが入ります。(現在はLinux向けのバイナリのみの配布です)

  12. ২৪ এপ্রিল

    For Anaconda users, you can now install CuPy as a pre-built binary via the "conda" command: "conda install cupy" (currently only available for Linux)

  13. ১৭ এপ্রিল

    Chainer/CuPy v4.0.0をリリースしました! : TensorCore/NCCL2やiDeepのサポートなどによるパフォーマンス向上、Caffeエクスポート機能の試験的な追加など。 : CUDA9.1をサポート、ビルド済みwheelパッケージを追加、FFT関数の追加など。

  14. ১৭ এপ্রিল

    Released Chainer/CuPy v4.0.0! : Major performance improvements including TensorCore support and iDeep backend, NCCL2 support, Caffe export. : CUDA 9.1 support, wheel package, FFT support, etc. More in the blog post and release notes.

  15. ১৭ এপ্রিল

    Released and v5 alpha! For CuPy, added “edge” and “reflect” mode for cupy.pad, added cupy.histogram, added “cupyx.scipy.ndimage” for many image transformation like affine/rotate/shift/zoom etc. on GPU!

  16. ৯ এপ্রিল

    4月25日(水)18:00より、Chainer/CuPy v4の新機能紹介とv5に向けたロードマップの紹介、ChainerUI・Chainer Chemistryの紹介を行うイベントを開催します。 場所は大手町ビル(PFNオフィス内多目的室)となります。 奮ってご参加ください。

  17. ২০ মার্চ

    Released the release candidates for CuPy/Chainer v4.0.0! : CUDA9.1 support. You can use it by just running “pip install cupy-cuda91”. : FFT, locally-connected 2D layer, etc. The major releases of v4 are planned on Apr. 17.

  18. ১৩ মার্চ

    I just met with the creator of , , and also , Ryosuke Okuta from . It was so nice to meet these titans of open-source who have created such useful tools. I'm excited to help connect this Pythonic platform to , , and .

  19. ২৫ ফেব

    Last week I met with a gracious engineer at and learned more about and . I highly recommend looking at chainer as a more Pythonic machine learning framework: also using . Think about with it.

  20. ২০ ফেব

    v4.0.0b4 をリリースしました! CuPyはwheelパッケージにより高速にインストールできるようになりました。ChainerはiDeepを試験的にサポートし、Intel CPU上で性能が向上した他、新しい関数が追加されています。

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