1樓：周瑞建
C++介面編譯和使用起來很方便，幾乎不依賴其他庫，比tensorflow 的介面方便多，GPU 記憶體利用率也高很多，我的硬體很落伍，能省就省
2樓：Abakus
試了一下，目前功能比較欠缺，連多gpu訓練也不支援，好像自定義介面也沒完全確定。但是單gpu跑convnet的確快，算乙個優點。
3樓：輕歌曼舞靡靡之音
感覺日本的很多東西都推廣不出去，力不從心，最終還是閉門造車。。人家tf pytorch各種安利。。其實說白了就是日企不行。。人家fb google的自帶安利加成。。
4樓：Suji Yan
不看好。但如果sony是為了佔位倒挺有必要的。
說點別的日本本土框架chainer現在在日本火的不要不要的，好幾個lab都放棄tf全程用chainer，（日語）社群支援好。sony要搶這塊挺難的。
從生態佔位的角度來說倒是很有必要。畢竟更多的大型日企對於deep learning的態度就是我們拍個廣告說我們有就行…
5樓：謝流遠
粗看了一下，API跟chainer很像，也是動態構圖自動求導的設計。都是日本人搞的，估計有不少交流吧。
其實pytorch的API也是跟chainer基本一樣，但是chainer沒人知道，pytorch火了，心疼chainer小哥1s。。。
個人認為chainer的API設計挺不錯的，過一陣mxnet也會推出乙個類似chainer的高階封裝，敬請期待。
6樓：次元政
學術信仰兩不誤
抖機靈分割線
大致看了下API，NNabla一套API同時支援動態靜態兩種寫法，幾個內建的常規操作挺方便（monitor，image_augmentation），預留了兩個函式給GUI network design（難道是圖形程式設計？），不過動態圖前者有pytorch、chainer所以也沒有讓人感到特別驚豔的地方，並沒有去學的動力。
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