(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定
<ChainerでMNIST目次>
(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
(2)データの準備・設定
(3)モデルの記述
(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定
(5)学習（Trainerを利用しない場合）
(6)結果の出力
#5 学習 iterator = iterators.SerialIterator(train, 1000) updater = training.StandardUpdater(iterator, optimizer) trainer = training.Trainer(updater, (10, 'epoch')) trainer.extend(extensions.ProgressBar()) trainer.run()
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の続きであり、今回は、MNISTの学習（trainerを利用しない場合）の記述を行っていきます。
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終了時の、以下のような状態から始めます。
1. 学習
以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。
以下の例は、Trainerを利用する方法となっています。
#5 学習 iterator = iterators.SerialIterator(train, 1000) updater = training.StandardUpdater(iterator, optimizer) trainer = training.Trainer(updater, (10, 'epoch')) trainer.extend(extensions.ProgressBar()) trainer.run()
すると、以下のような画面になります。
次は、(6)結果の出力の設定に進んでください。
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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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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リンク
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(1)Chainer2を使用するためのimport文
(2)データの準備・設定
(3)モデルの記述
(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定
(5)学習 ←いまここ
(6)結果の出力