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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 [2017/10/19] – [2. ipynbファイルの作成と、Import文の入力(Copy and Paste)] adash3331_chainer2を使用するためのimport文 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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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>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\ 
-[[(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]] <wrap hi><= いまココ</wrap> 
-[[(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を利用しない場合)]]\\ +  -[[(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。
行 22: 行 26:
 </code> </code>
  
 +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。
  
-==== 1Jupyter Notebook起動 ==== +==== 0AnacondaインストールとChainer2仮想環境 ====
-C:/ ドライブ下に、chainer2/ フォルダを作成します。+
  
-{{:pasted:20171019-224111.png}}+(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://twosquirrel.mints.ne.jp/dokuwiki/doku.php/windows%E3%81%A7python%E3%82%92%E5%A7%8B%E3%82%81%E3%82%8B%E6%96%B9%E6%B3%952017%E5%B9%B4%E7%89%88#3_windowsパソコンにanacondaをインストール_所要時間_約40分間|Anacondaのインストール]]
  
-Windowsのスタートボタンから、Anaconda Promptをいて、以下入力します+(前提2)さ、Anaconda Prompt上で"chainer2"という名前の仮想環境作成し、chainer 2.0をインストールしておく。\\ 
 +具体的な方法について[[Chainer2.0Windows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
 +
 +{{:pasted:20171103-125512.png}}
 +
 +今回は、C:/py/chainer2/MNIST_MLP/ フォルダをWindowsで作成しておき、そちらに、ipynbファイルを作成して、プログラミングを行っていくこととします。
 +
 +Anaconda Prompt上で、以下のコマンドを入力
 +<code>
 +cd c:/py/chainer2/MNIST_MLP
 +</code>
 +chainer2仮想環境を起動
 <code> <code>
-cd C:/chainer2 
 activate chainer2 activate chainer2
 +</code> 
 +Jupyter Notebookの起動 
 +<code>
 jupyter notebook jupyter notebook
 </code> </code>
  
-{{: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、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ファイル作成とImport文の入力(Copy and Paste) ==== +新しいJupyter Notebookが開かれる、画面上の方のUntitled」をクリックして、名前を、「train_MNIST_MLP」に変更
-画面上のNew」をクリックして、Python 3 (または、chainer2)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。+{{:pasted:20171103-175344.png}}
  
-{{:pasted:20171019-225023.png}}+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) ==== 
 + 
 +のような状態になっていと思われます
  
 {{:pasted:20171019-225356.png}} {{:pasted:20171019-225356.png}}
  
-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+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。
  
 <code> <code>
行 87: 行 110:
 </code> </code>
  
-さらに、Shift + Enter を押てから、数秒待つと、以下のようにな+さらに、Shift + Enter を押てから、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。
 +
 +次に、[[(2)データの準備・設定]]を行っていきます。
 +
 +===== 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
 +
 +<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>
 +
 +サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips 20160226
 +\\
 +https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e
  
  
-===== 見出し ===== 
-a 
  
 ===== 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\\ +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>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\ 
-[[(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]] <wrap hi><= いまココ</wrap> 
-[[(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.1508421374.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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