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Chainer 它是一个开源的深度学习框架，完全在 NumPy 和 CuPy Python 基于库的使用 Python 写作。开发工作由日本风险企业进行。Preferred Networks 与 IBM，英特尔，微软和 Nvidia 合作开展。

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Chainer 因为它最初使用的“ 按运作定义 “方案及其在大型系统中的特点。第一个版本来自于第一个版本。2015 年 6 月公布，此后在日本备受欢迎。此外，在日本，此外，在日本。2022 年，它被 KDnuggets 十大开源机器学习 Python 工程中。
2022 年 12 月，Preferred Networks 宣布其开发工作从 Chainer 转换到 PyTorch，这只是在公布 v7 未来将提供维修补丁。
按运作定义Chainer 根据操作定义方法引入第一个深度学习框架。传统的训练网络过程分为两个阶段：定义网络中数学运算（如矩阵乘法和非线性激活）之间的交叉连接，然后操作具体的练习计算。这被称为定义和操作或静态图形模式。Theano 和 TensorFlow 采用这种方法的命名架构。相反，在操作定义或动态图方法中，当训练开始时，网络中的连接是不确定的。该网络应在训练期间根据实际计算建立。
这种方法的优点之一是直观和灵活。如果网络有复杂的控制流（如条件和循环），则必须在定义和操作方法中对这些结构进行特殊的设计操作。另一方面，在操作定义方法中，可以使用编程语言的组织结构（如 if 句子和 for 循环)表示这些步骤。这种灵活性对完成递归神经网络特别有效。
另一个优点是易于调整。在“定义和操作”方法中，如果在训练计算中出现错误（如数据错误），通常很难检查故障，因为编写的代码定义了网络和实际位置。错误是分开的。在操作定义方法中，您只能使用语言内置调试器暂停计算，然后检查在网络代码上流动的信息。
自打 Chainer 自引入以来，按照操作定义已经兴起，现在已经在许多其他架构中获得，包括 PyTorch 和 TensorFlow 。
拓展库Chainer 有四个拓展库，ChainerMN，ChainerRL，ChainerCV 和 ChainerUI 。ChainerMN 使 Chainer 能够在各个 GPU 其性能明显优于其他深度学习框架。在 1024 个 GPU 上运作 Chainer 超级计算机在那里 15 它在几分钟内就解决了 ResNet-50 网络上的 90 个 ImageNet 数据，比 Facebook 之前的记录几乎是四倍。ChainerRL 增加了最先进的深层强化学习算法，并增加了最先进的深层强化学习算法 ChainerUI 它是一种管理和可视化工具。
应用程序Chainer 用作 PaintsChainer 框架，该服务可以在客户至少输入的情况下自动上色黑白(只有线条)手稿。
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