5_学習と結果の出力_chainer
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5_学習と結果の出力_chainer [2017/11/03] adash333 [学習と結果の出力(Chainer)] |
5_学習と結果の出力_chainer [2018/10/07] (現在) |
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|---|---|---|---|
| ライン 21: | ライン 21: | ||
| from chainer.training import extensions | from chainer.training import extensions | ||
| # trainer.extend()で、学習の進行状況を表すプログレスバーや、lossのグラフ化と画像の保存などを行う | # trainer.extend()で、学習の進行状況を表すプログレスバーや、lossのグラフ化と画像の保存などを行う | ||
| + | | ||
| # 学習を実行 | # 学習を実行 | ||
| trainer.run() | trainer.run() | ||
| ライン 33: | ライン 34: | ||
| 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。 | 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。 | ||
| - | このページは、[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]の続きであり、今回は、MNISTのデータの準備・設定を行っていきます。 | + | このページは、[[(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)]]の続きであり、今回は、MNISTの学習と結果の出力を行っていきます。 |
| - | データの準備が難しいところなのですが、今回は、最初なので、Chainerであらかじめ用意されているMNISTデータセットを利用します。 | ||
| - | |||
| - | オリジナルデータセットの準備については、後日、[[Chainer2用自前データの準備]] | ||
| - | に記載予定です。 | ||
| ===== 手順 ===== | ===== 手順 ===== | ||
| ==== 0. 前回終了時の画面 ==== | ==== 0. 前回終了時の画面 ==== | ||
| - | [[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]終了時の、以下のような状態から始めます。 | + | [[(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)]]終了時の、以下のような状態から始めます。 |
| + | |||
| + | 作成中。 | ||
| {{:pasted:20171103-205859.png?400|}} | {{:pasted:20171103-205859.png?400|}} | ||
| ==== 1. データセットの準備 ==== | ==== 1. データセットの準備 ==== | ||
| - | 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。最初は、MNISTの画像データなどがダウンロードされるので、時間がかかります。 | + | |
| + | 作成中。 | ||
| <code> | <code> | ||
5_学習と結果の出力_chainer.1509717549.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
