サルでもわかる機械学習

Chainer2でMNIST目次
Chainer2プログラミングの全体図

1. (1)Chainer2を使用するためのimport文
2. (2)データの準備・設定(Chainer)
3. (3)モデルの記述(Chainer)
4. (4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)
5. (5)学習と結果の出力(Chainer)　⇐ いまココ
6. (6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)
7. (7)推測(Chainer)

（５）#5 学習と結果の出力
# UpdaterにIteratorとOptimizerを渡す
from chainer import training
updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=gpu_id)
# TrainerにUpdaterを渡す
trainer = training.Trainer(updater, (max_epoch, 'epoch'), out='mnist_result')
# TrainerにExtensionを追加
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
    
# 学習を実行
trainer.run()

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。

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。

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。

(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。

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。

from chainer.datasets import mnist

# データセットがダウンロード済みでなければ、ダウンロードも行う
train, test = mnist.get_mnist(withlabel=True, ndim=1)

# matplotlibを使ったグラフ描画結果がnotebook内に表示されるようにします。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# データの例示
x, t = train[0]
plt.imshow(x.reshape(28, 28), cmap='gray')
plt.show()
print('label:', t)

以下のような画面になります。（以下の画面は、2回目以降の画面となります。最初は、「Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz...」といった感じの文字が4行続くと思います。）

順に解説していきます。

次 (6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)

前 (4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)

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1. (1)Chainer2を使用するためのimport文
2. (2)データの準備・設定(Chainer)
3. (3)モデルの記述(Chainer)
4. (4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)
5. (5)学習と結果の出力(Chainer)　⇐ いまココ
6. (6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)
7. (7)推測(Chainer)