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--- 1_chainer2を使用するためのimport文 [2017/10/19]
adash333 [参考文献]
+++ 1_chainer2を使用するためのimport文 [2018/10/07] (現在)
@@ ライン 1: / ライン 1: @@
 ===== (1)Chainer2を使用するためのimport文 =====
-<ChainerでMNIST目次>\\
-[[Chainer2プログラミングの全体図|(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\\
+<wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\
-[[(2)データの準備・設定]]\\
+[[Chainer2プログラミングの全体図]]
-[[(3)モデルの記述]]\\
+  -[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
-[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定]]\\
+  -[[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]]
-[[(5)学習（Trainerを利用しない場合）]]\\
+  -[[(3)モデルの記述|(3)モデルの記述(Chainer)]]
-[[(6)結果の出力]]\\
+  -[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]]
+  -[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]]
+  -[[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)]]
+  -[[(7)推測|(7)推測(Chainer)]]
 最初に以下をコピペするだけです。
@@ ライン 22: / ライン 26: @@
 </code>
+上記コードを見ても最初はさっぱりだと思いますが、[[(7)推測|(7)推測(Chainer)]]まで読み終えた後、もう一度このページに戻ってきて、「ああ、ここでこれを使用するためにこれをimportしたんだなあ」くらいに思い出していただければと思います。
 ===== 開発環境 =====
 Windows 8.1\\
@@ ライン 39: / ライン 44: @@
 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。
-==== 1. Jupyter Notebookの起動 ====
+==== 0. AnacondaのインストールとChainer2仮想環境 ====
-C:/ ドライブ下に、chainer2/ フォルダを作成します。
-{{:pasted:20171019-224111.png}}
+（前提１）WindowsパソコンにAnacondaをインストール済み。\\
+インストールしていない場合は、以下をご覧になり、インストールしておいてください。\\ [[http://twosquirrel.mints.ne.jp/dokuwiki/doku.php/windows%E3%81%A7python%E3%82%92%E5%A7%8B%E3%82%81%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%952017%E5%B9%B4%E7%89%88#３_windowsパソコンにanacondaをインストール_所要時間_約40分間|Anacondaのインストール]]
-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。
+（前提２）さらに、Anaconda Prompt上で"chainer2"という名前の仮想環境を作成し、chainer 2.0をインストールしておく。\\
+具体的な方法については、[[Chainer2.0をWindowsにインストール]]をご覧ください。
+==== 1. Jupyter Notebookの開始 ====
+Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを起動
+{{:pasted:20171103-125512.png}}
+今回は、C:/py/chainer2/MNIST_MLP/ フォルダをWindowsで作成しておき、そちらに、ipynbファイルを作成して、プログラミングを行っていくこととします。
+Anaconda Prompt上で、以下のコマンドを入力
+<code>
+cd c:/py/chainer2/MNIST_MLP
+</code>
+chainer2仮想環境を起動
 <code>
-cd C:/chainer2
 activate chainer2
+</code>
+Jupyter Notebookの起動
+<code>
 jupyter notebook
 </code>
-{{:pasted:20171019-224232.png}}
+{{:pasted:20171103-172241.png}}
-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。
+すると、ブラウザ（Chromeがお勧めです）が自動的に開いて、以下のような画面になるので、画面右側の方の「New」＞「python3」の順にクリックして、新規Jupyter Notebookを作成。
-{{:pasted:20171019-224809.png}}
+{{:pasted:20171103-173912.png}}
-==== 2. ipynbファイルの作成と、Import文の入力（Copy and Paste） ====
+新しいJupyter Notebookが開かれるので、画面上の方の「Untitled」をクリックして、名前を、「train_MNIST_MLP」に変更。
-画面右上の、「New」をクリックして、Python 3 (または、chainer2)をクリックして、新しいipynbファイルを作成する。
-{{:pasted:20171019-224643.png}}
+{{:pasted:20171103-175203.png}}
-以下のような画面になるので、一番上の、Untitled　をクリックして、MNIST_MLP と入力してEnter。
+{{:pasted:20171103-175344.png}}
-{{:pasted:20171019-225023.png}}
+以下のような状態からスタートします。
-{{:pasted:20171019-225238.png}}
+{{:pasted:20171103-181053.png}}
-以下のような画面になる。
+==== 2. Import文の入力（Copy and Paste） ====
+次のような状態になっていると思われます。
 {{:pasted:20171019-225356.png}}
-上図の部分に、Chainerプログラミングを開始するために必要な、以下のImport文をコピペする。
+上図の部分に、Chainerプログラミングを開始するために必要な、以下のImport文をコピペします。
 <code>
@@ ライン 87: / ライン 110: @@
 </code>
-さらに、Shift + Enter を押すてから、数秒待つと、以下のようになる。
+さらに、Shift + Enter を押してから、数秒待つと、以下のようになります。
-{{:pasted:20171019-225550.png}}
+{{:pasted:20171103-205859.png}}
 これで、Import文の入力は終了です。
@@ ライン 104: / ライン 127: @@
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 </html>
+サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips 20160226
+\\
+https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e
 ===== リンク =====
-<ChainerでMNIST目次>\\
+次 [[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]]
-[[Chainer2プログラミングの全体図]]\\
-(1)Chainer2を使用するためのimport文\\
+前 [[Chainer2プログラミングの全体図]]
-[[(2)データの準備・設定]]\\
-[[(3)モデルの記述]]\\
+<wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\
-[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定]]\\
+[[Chainer2プログラミングの全体図]]
-[[(5)学習（Trainerを利用しない場合）]]\\
+  -[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
-[[(6)結果の出力]]\\
+  -[[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]]
+  -[[(3)モデルの記述|(3)モデルの記述(Chainer)]]
+  -[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]]
+  -[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]]
+  -[[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)]]
+  -[[(7)推測|(7)推測(Chainer)]]

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