サルでもわかる機械学習

<ChainerでMNIST目次>

(0)Chainer2プログラミングの全体図

(1)Chainer2を使用するためのimport文

(2)データの準備・設定

(3)モデルの記述

(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定

(5)学習（Trainerを利用しない場合）

(6)結果の出力

最初に以下をコピペするだけです。

import numpy as np
import chainer
from chainer import cuda, Function, report, training, utils, Variable
from chainer import datasets, iterators, optimizers, serializers
from chainer import Link, Chain, ChainList
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
from chainer.training import extensions

Windows 8.1

Anaconda

Python 3.5

Chainer 2.0

Chainerのインストール方法はChainer2.0をWindowsにインストールをご覧下さい。

以下は、上記リンクに記載のように、Anaconda Promptで、chainer2という仮想環境を作成し、chainer 2.0をインストールしてある前提で、話を進めさせて頂きます。

今回から、

Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1

https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a

に従って、jupyter notebook上で、Chainer2でMNIST手書き文字認識の機械学習を行い、Chainer2プログラミングを学んでいきます。

C:/ ドライブ下に、chainer2/ フォルダを作成します。

Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを開いて、以下を入力します。

cd C:/chainer2
activate chainer2

jupyter notebook

この後、Webブラウザ（Chromeがオススメです。）が自動的に開き、以下のような画面になります。

a

<ChainerでMNIST目次>

Chainer2プログラミングの全体図

(1)Chainer2を使用するためのimport文

(2)データの準備・設定

(3)モデルの記述

(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定

(5)学習（Trainerを利用しない場合）

(6)結果の出力