2_データの準備・設定
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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) |
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| ライン 4: | ライン 4: | ||
| [[Chainer2プログラミングの全体図]] | [[Chainer2プログラミングの全体図]] | ||
| -[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]] | -[[(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)]] | -[[(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)]] | -[[(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。 | 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。 | 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}} | {{:pasted:20171103-185942.png}} | ||
| - | ==== import matplotlib.pyplot as pltについて ==== | + | ===== Numpy配列について ===== |
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| + | よろしければ、以下をご覧ください。 | ||
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| + | Chainer用の画像処理メモ（５）初めてのNumPy"import numpy as np"\\ | ||
| + | 2017/10/22\\ | ||
| + | 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\\ | ||
| + | 2017/10/23\\ | ||
| + | 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。 | 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\\ | 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 | 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。 |
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| - | 作成中 | ||
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| ===== 参考文献 ===== | ===== 参考文献 ===== | ||
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| https://qiita.com/tommyfms2/items/c3fa0cb258c17468cb30 | https://qiita.com/tommyfms2/items/c3fa0cb258c17468cb30 | ||
| ===== リンク ===== | ===== 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)]] | ||
2_データの準備・設定.1509715697.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
