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<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
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<body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
Interesting. I expect that Google will be convinced to rewrite Tensorflow entirely in Fortran now.<br>
<br>
Seriously, I'm not sure what the motivation for this particular project is. Is it that people are tired of reading in their data using some nice Python tool and would rather be using old school fixed-format data routines in Fortran? =)<br>
<br>
--Richard<br>
<br>
<div class="moz-cite-prefix">On 5/16/19 11:16 AM, Smith, Barry F. via petsc-dev wrote:<br>
</div>
<blockquote type="cite" cite="mid:ADFC886E-ACF1-4F30-A354-CDD8DC0075B7@anl.gov"> Looks like that job is now done.
<div class=""><br class="">
</div>
<div class=""><br class="">
<div><br class="">
<blockquote type="cite" class="">
<div class="">Begin forwarded message:</div>
<br class="Apple-interchange-newline">
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              margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;" class="">
<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica
                Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">From:
</b></span><span style="font-family:
                -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica,
                sans-serif;" class="">"Foster, Ian T. via DL-interest" <<a href="mailto:dl-interest@lists.cels.anl.gov" class="" moz-do-not-send="true">dl-interest@lists.cels.anl.gov</a>><br class="">
</span></div>
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              margin-bottom: 0px; margin-left: 0px;" class="">
<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica
                Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">Subject:
</b></span><span style="font-family:
                -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica,
                sans-serif;" class=""><b class="">[DL-interest] The missing piece in deep learning?</b><br class="">
</span></div>
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<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica
                Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">Date:
</b></span><span style="font-family:
                -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica,
                sans-serif;" class="">May 16, 2019 at 11:52:29 AM CDT<br class="">
</span></div>
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<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica
                Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">To:
</b></span><span style="font-family:
                -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica,
                sans-serif;" class="">"<a href="mailto:DL-interest@lists.cels.anl.gov" class="" moz-do-not-send="true">DL-interest@lists.cels.anl.gov</a>"
 <<a href="mailto:DL-interest@lists.cels.anl.gov" class="" moz-do-not-send="true">DL-interest@lists.cels.anl.gov</a>><br class="">
</span></div>
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<span style="font-family: -webkit-system-font, Helvetica
                Neue, Helvetica, sans-serif; color:rgba(0, 0, 0, 1.0);" class=""><b class="">Reply-To:
</b></span><span style="font-family:
                -webkit-system-font, Helvetica Neue, Helvetica,
                sans-serif;" class="">"Foster, Ian T." <<a href="mailto:foster@anl.gov" class="" moz-do-not-send="true">foster@anl.gov</a>><br class="">
</span></div>
<br class="">
<div class="">
<div style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode:
                space; line-break: after-white-space;" class="">
Have you ever lamented the lack of good DNN tools in Fortran? If so, you need lament no longer.
<div class=""><br class="">
</div>
<div class=""><a href="https://arxiv.org/pdf/1902.06714" class="" moz-do-not-send="true">https://arxiv.org/pdf/1902.06714</a></div>
<div class=""><br class="">
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<div class="page" title="Page 1">
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<div class="column">
<p class=""><span style="font-size:
                              21.000000pt; font-family:
                              'LinLibertineTB'" class="">A parallel Fortran framework for neural networks and deep learning </span></p>
</div>
</div>
</div>
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</div>
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<div class="page" title="Page 1">
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<div class="column">
<p class=""><span style="font-size:
                              10.000000pt; font-family: 'LinLibertineT'" class="">This paper describes neural-fortran, a parallel Fortran frame- work for neural networks and deep learning. It features a simple interface
 to construct feed-forward neural networks of arbitrary structure and size, several activation functions, and stochastic gradient descent as the default optimization algorithm. neural-fortran also leverages the Fortran 2018 standard collective subroutines to
 achieve data-based paral- lelism on shared- or distributed-memory machines.  </span></p>
</div>
</div>
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</div>
</div>
</div>
_______________________________________________<br class="">
DL-interest mailing list<br class="">
<a href="mailto:DL-interest@lists.cels.anl.gov" class="" moz-do-not-send="true">DL-interest@lists.cels.anl.gov</a><br class="">
<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://lists.cels.anl.gov/mailman/listinfo/dl-interest">https://lists.cels.anl.gov/mailman/listinfo/dl-interest</a><br class="">
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</blockquote>
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<br class="">
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</blockquote>
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