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5_学習_trainerを利用しない場合
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===== (4)モデルと最適化アルゴリズムの設定 ===== <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]]\\ [[(2)データの準備・設定]]\\ [[(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)]]\\ [[(6)結果の出力]]\\ <code> #5 学習 iterator = iterators.SerialIterator(train, 1000) updater = training.StandardUpdater(iterator, optimizer) trainer = training.Trainer(updater, (10, 'epoch')) trainer.extend(extensions.ProgressBar()) trainer.run() </code> ===== 開発環境 ===== 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、[[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定]]の続きであり、今回は、MNISTの学習(trainerを利用しない場合)の記述を行っていきます。 ===== 手順 ===== ==== 0. 前回終了時の画面 ==== [[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定]]終了時の、以下のような状態から始めます。 {{:pasted:20171020-001702.png}} ==== 1. 学習 ==== 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。 以下の例は、Trainerを利用する方法となっています。 <code> #5 学習 iterator = iterators.SerialIterator(train, 1000) updater = training.StandardUpdater(iterator, optimizer) trainer = training.Trainer(updater, (10, 'epoch')) trainer.extend(extensions.ProgressBar()) trainer.run() </code> すると、以下のような画面になります。 {{:pasted:20171101-164618.png}} 次は、[[(6)結果の出力]]の設定に進んでください。 ===== 参考文献 ===== Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1 mitmul 2017年05月18日に更新 https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a Chainer2に関しては、以下の本がかなりおすすめです。 <html> <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B01NBMKH21&linkId=a7a35903a4c55f62d8aa012c3d0277d8"></iframe> </html> Deep Learningについての理論については、以下の本が超お勧めです。 <html> <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4873117585&linkId=603bea27ea1777eb662830c5609200a1"></iframe> </html> ===== 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]]\\ [[(1)Chainer2を使用するためのimport文]]\\ [[(2)データの準備・設定]]\\ [[(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 ←いまここ\\ [[(6)結果の出力]]\\
5_学習_trainerを利用しない場合.txt
· 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
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