1_chainer2を使用するためのimport文
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1_chainer2を使用するためのimport文 [2017/11/01] – [参考文献] adash333 | 1_chainer2を使用するためのimport文 [2017/11/03] – [(1)Chainer2を使用するためのimport文] adash333 | ||
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===== (1)Chainer2を使用するためのimport文 ===== | ===== (1)Chainer2を使用するためのimport文 ===== | ||
- | <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\\ | + | <wrap hi> |
- | [[(2)データの準備・設定]]\\ | + | [[Chainer2プログラミングの全体図]] |
- | [[(3)モデルの記述]]\\ | + | -[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]] < |
- | [[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定]]\\ | + | -[[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]] |
- | [[(5)学習(Trainerを利用する場合)]]\\ | + | -[[(3)モデルの記述|(3)モデルの記述(Chainer)]] |
- | [[(6)結果の出力]]\\ | + | -[[(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)]] | ||
最初に以下をコピペするだけです。 | 最初に以下をコピペするだけです。 | ||
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</ | </ | ||
+ | 上記コードを見ても最初はさっぱりだと思いますが、[[(7)推測|(7)推測(Chainer)]]まで読み終えた後、もう一度このページに戻ってきて、「ああ、ここでこれを使用するためにこれをimportしたんだなあ」くらいに思い出していただければと思います。 | ||
===== 開発環境 ===== | ===== 開発環境 ===== | ||
Windows 8.1\\ | Windows 8.1\\ | ||
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に従って、jupyter notebook上で、Chainer2でMNIST手書き文字認識の機械学習を行い、Chainer2プログラミングを学んでいきます。 | に従って、jupyter notebook上で、Chainer2でMNIST手書き文字認識の機械学習を行い、Chainer2プログラミングを学んでいきます。 | ||
- | ==== 1. Jupyter Notebookの起動 | + | ==== 0. AnacondaのインストールとChainer2仮想環境 |
- | C:/ ドライブ下に、chainer2/ | + | |
- | {{:pasted: | + | (前提1)WindowsパソコンにAnacondaをインストール済み。\\ |
+ | インストールしていない場合は、以下をご覧になり、インストールしておいてください。\\ [[http:// | ||
- | Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを開いて、以下を入力します。 | + | (前提2)さらに、Anaconda Prompt上で" |
+ | 具体的な方法については、[[Chainer2.0をWindowsにインストール]]をご覧ください。 | ||
+ | ==== 1. Jupyter Notebookの開始 ==== | ||
+ | |||
+ | Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptを起動 | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | 今回は、C:/ | ||
+ | |||
+ | Anaconda Prompt上で、以下のコマンドを入力 | ||
+ | < | ||
+ | cd c:/ | ||
+ | </ | ||
+ | chainer2仮想環境を起動 | ||
< | < | ||
- | cd C:/chainer2 | ||
activate chainer2 | activate chainer2 | ||
+ | </ | ||
+ | Jupyter Notebookの起動 | ||
+ | < | ||
jupyter notebook | jupyter notebook | ||
</ | </ | ||
- | {{:pasted:20171019-224232.png}} | + | {{:pasted:20171103-172241.png}} |
- | この後、Webブラウザ(Chromeがオススメです。)が自動的に開き、以下のような画面になります。 | + | すると、ブラウザ(Chromeがお勧めです)が自動的に開いて、以下のような画面になるので、画面右側の方の「New」>「python3」の順にクリックして、新規Jupyter Notebookを作成。 |
- | {{:pasted:20171019-224809.png}} | + | {{:pasted:20171103-173912.png}} |
- | ==== 2. ipynbファイルの作成と、Import文の入力(Copy and Paste) ==== | + | 新しいJupyter Notebookが開かれるので、画面上の方の「Untitled」をクリックして、名前を、「train_MNIST_MLP」に変更。 |
- | 画面右上の、「New」をクリックして、Python 3 (または、chainer2)をクリックして、新しいipynbファイルを作成する。 | + | |
- | {{:pasted:20171019-224643.png}} | + | {{:pasted:20171103-175203.png}} |
- | 以下のような画面になるので、一番上の、Untitled をクリックして、MNIST_MLP と入力してEnter。 | + | {{: |
- | {{: | + | 以下のような状態からスタートします。 |
- | {{:pasted:20171019-225238.png}} | + | {{:pasted:20171103-181053.png}} |
- | 以下のような画面になる。 | + | |
+ | |||
+ | ==== 2. Import文の入力(Copy and Paste) ==== | ||
+ | |||
+ | 次のような状態になっていると思われます。 | ||
{{: | {{: | ||
- | 上図の部分に、Chainerプログラミングを開始するために必要な、以下のImport文をコピペする。 | + | 上図の部分に、Chainerプログラミングを開始するために必要な、以下のImport文をコピペします。 |
< | < | ||
行 87: | 行 110: | ||
</ | </ | ||
- | さらに、Shift + Enter を押すてから、数秒待つと、以下のようになる。 | + | さらに、Shift + Enter を押してから、数秒待つと、以下のようになります。 |
- | {{:pasted:20171019-225550.png}} | + | {{:pasted:20171103-205859.png}} |
これで、Import文の入力は終了です。 | これで、Import文の入力は終了です。 | ||
行 113: | 行 136: | ||
===== リンク ===== | ===== リンク ===== | ||
- | <ChainerでMNIST目次> | + | 次 [[(2)データの準備・設定|(2)データの準備・設定(Chainer)]] |
- | [[Chainer2プログラミングの全体図]]\\ | + | |
- | (1)Chainer2を使用するためのimport文 ←いまここ\\ | + | 前 [[Chainer2プログラミングの全体図]] |
- | [[(2)データの準備・設定]]\\ | + | |
- | [[(3)モデルの記述]]\\ | + | <wrap hi> |
- | [[(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定]]\\ | + | [[Chainer2プログラミングの全体図]] |
- | [[(5)学習(Trainerを利用しない場合)]]\\ | + | -[[(1)Chainer2を使用するためのimport文]] < |
- | [[(6)結果の出力]]\\ | + | -[[(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)]] | ||
1_chainer2を使用するためのimport文.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1