===== 学習と結果の出力(Chainer) =====

<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)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
  -[[(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)]]

<code>
（５）#5 学習と結果の出力
# UpdaterにIteratorとOptimizerを渡す
from chainer import training
updater = training.StandardUpdater(train_iter, optimizer, device=gpu_id)
# TrainerにUpdaterを渡す
trainer = training.Trainer(updater, (max_epoch, 'epoch'), out='mnist_result')
# TrainerにExtensionを追加
from chainer.training import extensions
    # trainer.extend()で、学習の進行状況を表すプログレスバーや、lossのグラフ化と画像の保存などを行う
    
# 学習を実行
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|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]]の続きであり、今回は、MNISTの学習と結果の出力を行っていきます。

===== 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|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]]終了時の、以下のような状態から始めます。

作成中。


{{:pasted:20171103-205859.png?400|}}
==== 1. データセットの準備 ====

作成中。

<code>
from chainer.datasets import mnist

# データセットがダウンロード済みでなければ、ダウンロードも行う
train, test = mnist.get_mnist(withlabel=True, ndim=1)

# matplotlibを使ったグラフ描画結果がnotebook内に表示されるようにします。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# データの例示
x, t = train[0]
plt.imshow(x.reshape(28, 28), cmap='gray')
plt.show()
print('label:', t)
</code>

以下のような画面になります。（以下の画面は、2回目以降の画面となります。最初は、「Downloading from %%http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz...%%」といった感じの文字が4行続くと思います。）

{{:pasted:20171103-211623.png}}

順に解説していきます。

===== リンク =====

次 [[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(Chainer)]]

前 [[(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)]]


<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)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
  -[[(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)]]