サルでもわかる機械学習

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===== (7)推測 =====

<wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\
[[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)]]
  -[[(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)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>

<code>
#predict.py
#7 推測
# import文

# modelの定義
class MLP(chainer.Chain):
    def __init__(self, n_units, n_out):
        super(MLP, self).__init__()
        with self.init_scope():
            # モデルを記載
            
    def __call__(self, x):
        # モデルを記載

# モデルを使って判定する
model = L.Classifier(MLP(1000, 10))
# 前回の学習結果のパラメータをインポート
serializers.load_npz('my_mnist.model', model)
# 画像を読み込み、データセットに変換した後（後述）
# ニューラルネットワークにおけるノードに対応するオブジェクトに変換する
x = chainer.Variable(image)
# chainer.links.Classifierのpredictorで推測
y = model.predictor(x)
# y.dataという配列の中で一番大きい値をとる要素のインデックスを返す
predict = np.argmax(y.data)

print("predict:" , predict)

</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、[[(6)結果の出力]]の続きであり、今回は、推測を行っていきます。

===== 手順 =====

==== 0. 前回終了時の画面 ====
[[(6)結果の出力]]終了時の、以下のような状態から始めます。

{{:pasted:20171101-165650.png}}

==== 1. 推測 ====

新しいnotebookを作成して、predict.jpynbという名前にします。　

predict.jpynbと同じフォルダに、0.jpgという名前で28x28の手書き数字を保存しておきます。なお、Windows付属の「ペイント」などで、背景を黒で、数字の部分を白で書いて作ってください。今回は、これを推測します。

以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。

<html>
<script src="https://gist.github.com/adash333/1505e2625906aafdc95c36b05b9d5e75.js"></script>
</html>

すると、以下のような画面になります。




（作成中）





これで、ChainerでMNISTの解説は終了となります。


==== chainer.Variable()について ====

chainerで画像データをモデルに入力はするためには、画像データをNumpy配列に変換し、さらに、型をVariableに変換する必要がある。

<code>
import numpy as np
import chainer
from chainer import Variable

# PILなどでimageを読み込んでおき、Numpy配列に変換しておき、
# 以下で、ニューラルネットワークにおけるノードに対応するオブジェクトに変換する
x = chainer.Variable(image)
</code>


chainerのvariableについて
20170521\\
https://qiita.com/rerere0101/items/bc841829da06fa466406

Chainerの基本オブジェクトについて〜Variable編〜
20161024
\\
https://qiita.com/moroku0519/items/48d89e5b782e27f740de

chainer.Variable\\
https://docs.chainer.org/en/stable/reference/core/generated/chainer.Variable.html#chainer.Variable


==== chainer.links.Classifierのpredictorについて ====

Chainerでは、modelは、必ず、L.Classifier(model)としておく。

<code>
import numpy as np
import chainer
from chainer import Variable

# ニューラルネットワークにおけるノードに対応するオブジェクトに変換する
x = chainer.Variable(image)
# chainer.links.Classifierのpredictorで推測
y = model.predictor(x)
# y.dataという配列の中で一番大きい値をとる要素のインデックスを返す
# 今回は、インデックスの値がそのまま、数字の分類項目となっている
predict = np.argmax(y.data)
</code>

2017-06-25
配列の最大要素のインデックスを返すNumPyのargmax関数の使い方\\
https://deepage.net/features/numpy-argmax.html



https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.links.Classifier.html


===== 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。

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</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。

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</html>

===== リンク =====

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  -[[(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)]]
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  -[[(7)推測|(7)推測(Chainer)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
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