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--- 2_データの準備・設定 [2017/11/03]
adash333 [1. データセットの準備]
+++ 2_データの準備・設定 [2018/10/07] (現在)
@@ ライン 4: / ライン 4: @@
 [[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|(2)データの準備・設定(Chainer)]]
+  -[[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
   -[[(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)]]
@@ ライン 152: / ライン 152: @@
 Chainerが用意しているMNISTデータセットを用いる手順は上記でおしまいです。
-初めての場合は、次は、とりあえず、[[(3)モデルの記述]]に進んでください。
+<wrap hi>
+初めての場合は、次は、とりあえず、</wrap>[[(3)モデルの記述]]<wrap hi>に進んでください。
+</wrap>
+===== chainer.datasets.get_mnist関数について =====
-==== chainer.datasets.get_mnist関数について ====
 trainとtestに対応する２つのdatasetを返します。
@@ ライン 178: / ライン 179: @@
 {{:pasted:20171103-185942.png}}
-==== import matplotlib.pyplot as pltについて ====
+===== Numpy配列について =====
+よろしければ、以下をご覧ください。
+Chainer用の画像処理メモ（５）初めてのNumPy"import numpy as np"\\
+/10/22\\
+http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20209
+Chainer用の画像処理メモ（６）画像をNumpy配列に変換\\
+/10/23\\
+http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20209
+===== import matplotlib.pyplot as pltについて =====
 かなり面倒ですが、コードを理解するためには、import文の役割を一つずつ調べていくのが王道です。
-機械学習プログラミングで使用することが多いimport文について、以下にまとめていく予定ですので、もしよろしければご覧ください。
+機械学習プログラミングで使用することが多いimport文について、以下にまとめていく予定ですので、ぜひご覧ください。
 機械学習で用いるpythonの”import xxx”まとめ\\
@@ ライン 188: / ライン 201: @@
 http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20344
-Matplotlibについては、以下の本の第4章「Matplotlibでグラフを描画しよう」がおすすめです。
+Matplotlibについては、以下の本の第4章「Matplotlibでグラフを描画しよう」がおすすめですが、さしあたり、[[https://qiita.com/Tatejimaru137/items/44646c9bb3799768fa81|matplotlibで画像を連続的に表示する方法メモ]]や[[http://oikakeru.hateblo.jp/entry/2017/03/30/150842|Matplotlibで画像を表示してみるetc（その1）]]が参考になります。matplotlib.pyplotで画像を表示するために、numpyとかPIL(pillow)とかいきなり出てきますので、その都度、[[http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=20344|機械学習で用いるpythonの”import xxx”まとめ]]で該当部分をチェックしてもよいとは思います。
 <html>
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 </html>
-作成中
 ===== 参考文献 =====
@@ ライン 227: / ライン 236: @@
 https://qiita.com/tommyfms2/items/c3fa0cb258c17468cb30
 ===== リンク =====
-<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]]\\
+次 [[(3)モデルの記述|(3)モデルの記述(Chainer)]]
-[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]\\
-[[(2)データの準備・設定|(2)tuple_datasetによるデータの準備・設定]]\\
+前 [[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]
-[[(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）]]\\
+<wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\
-[[(6)結果の出力]]\\
+[[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|(2)データの準備・設定(Chainer)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
+  -[[(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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