各位におかれましてはディープラーニング推しツールがあると思われますがまずは以下のリストを埋めてほしいんですよ。それもプレゼンスライドでだらだらと説明するんじゃなくてA4を2ページくらいでサクッと把握したいんです。
きらびやかな言葉でまるで万能で将来性のあるように語られて、いざ調べてみるとアレもないコレもないみたいな無駄な作業はさせないでほしいわけですよ。
下のような基本的なことを把握するのに時間がかかるフレームワークが多すぎる！TensorFlow含めて！どのフレームワークの公式サイトもトップページがキラキラワードしかない！ディープラーニングだけじゃなくて最近のフレームワーク界隈はみんなそう！まず基本的な仕様を15分で把握させろ！売り文句はそこからにしろ！
プレゼンする前にまずはともかく配布してほしいスペックの一覧
- オープンソース?プロプライエタリ?
- オープンソースの場合のライセンス
- 標準フロントエンド言語、コア言語、他言語実装
- TensorFlowの例 : フロントエンド python、コア言語 C++、他言語 haskell, golangの実装が進行中
- 実行環境
- Linux/macOS/Windows/iOS/Android/Windows phone
- インストール方法(ローカルビルド?deb?rpm?msi?exe?pip?gem?)
- GPU対応とバックエンド(CUDA? OpenCL?)
- その他依存ライブラリ(eigen, cuDNN, ...)
- マルチGPUへの対応
- 分散環境への対応
- モバイル対応
- ネットワークの記述法(コード?yaml?DSL?)
- 入出力ファイル形式
- 学習時の入力は画像をそのまま読める？ビデオやオーディオのデコードは？CSVとかXMLとか便利に読める？独自の形式に変換する？
- モデルの出力は？Json？独自バイナリ？ProtocolBuffers？
- 学習データのファイルフォーマット
- ビジュアライズツール
- 学習の過程をモニタできるか
- 特に画像において学習中の出力やフィルタなどをモニタできるか
- グラフ構造を可視化できるか
- デバッグツール
- その他運用ツール