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chainer2プログラミングの全体図 [2017/11/02] adash333 [Trainerを利用する場合のChainer全体図] |
chainer2プログラミングの全体図 [2018/10/07] (現在) |
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ライン 1: | ライン 1: | ||
===== Chainerプログラミングの全体図 ===== | ===== Chainerプログラミングの全体図 ===== | ||
+ | <wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\ | ||
[[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]] | ||
ライン 11: | ライン 12: | ||
- | 必ずしもこの書き方ではなくてもよいらしいです。 | + | あくまで一例として記載させていただきます。 |
WEB上のMNISTのサンプルコードを読んでいると、Kerasだと皆ほぼ同じコードになるのに、Chainerだと人によってコードが結構異なる感じで、初心者には本当にとっつきにくいイメージでした。 | WEB上のMNISTのサンプルコードを読んでいると、Kerasだと皆ほぼ同じコードになるのに、Chainerだと人によってコードが結構異なる感じで、初心者には本当にとっつきにくいイメージでした。 | ||
ライン 49: | ライン 50: | ||
# モデルを記載 | # モデルを記載 | ||
- | (4)#4 モデルと最適化アルゴリズムの設定(ほぼお約束の3行) | + | (4)#4 モデルと最適化アルゴリズムの設定 |
model = MyModel() | model = MyModel() | ||
+ | model = L.Classifier(model) | ||
optimizer = optimizers.Adam() | optimizer = optimizers.Adam() | ||
optimizer.setup(model) | optimizer.setup(model) | ||
ライン 106: | ライン 108: | ||
==== Chainer2でMNISTのコード ==== | ==== Chainer2でMNISTのコード ==== | ||
以下にコードそのものを記載します。非常に長く取っつきにくいコードですが、次回以降、順に解説させていただきます。 | 以下にコードそのものを記載します。非常に長く取っつきにくいコードですが、次回以降、順に解説させていただきます。 | ||
+ | |||
+ | なお、今回はMNISTのデータセットを、Chainerがあらかじめ用意したものを使って学習を行いますが、画像データからChainer用データセットに変換する方法については、[[Chainer2用自前データの準備]]をご覧下さい。(かなりややこしいので、最初は、以下のコードを写経してから、自前データの準備に進むのがお勧めです。) | ||
train_mnist_mlp.py | train_mnist_mlp.py | ||
ライン 121: | ライン 125: | ||
</html> | </html> | ||
+ | 次のページから、上記コードについて順番に解説していきます。 | ||
次 [[(1)Chainer2を使用するためのimport文]] | 次 [[(1)Chainer2を使用するためのimport文]] | ||
ライン 159: | ライン 163: | ||
前 [[Chainer2.0をWindowsにインストール]] | 前 [[Chainer2.0をWindowsにインストール]] | ||
- | 目次 | + | |
+ | <wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\ | ||
[[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]] | ||
ライン 168: | ライン 173: | ||
-[[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(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)]] | -[[(7)推測|(7)推測(Chainer)]] | ||
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