6_結果の出力
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6_結果の出力 [2017/10/20] – 作成 adash333 | 6_結果の出力 [2017/11/13] – [0. 前回終了時の画面] adash333 | ||
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- | ===== 見出し ===== | + | ===== (6)結果の出力と、学習結果パラメータの保存 |
- | あ | + | |
- | ===== 見出し ===== | + | <wrap hi> |
- | あ | + | [[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)]] | ||
+ | -[[(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)]] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | < | ||
+ | #6 学習結果のパラメータの保存 | ||
+ | # Save paramaters | ||
+ | chainer.serializers.save_npz(' | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ===== 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、[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]]の続きであり、今回は、学習結果のパラメータの保存を行っていきます。 | ||
+ | |||
+ | ===== 手順 ===== | ||
+ | |||
+ | ==== 0. 前回終了時の画面 ==== | ||
+ | [[(5)学習と結果の出力(Chainer)]]終了時の、以下のような状態から始めます。 | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ==== 1. 結果の出力 ==== | ||
+ | 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | #6 結果の出力 | ||
+ | ok = 0 | ||
+ | for i in range(len(test)): | ||
+ | x = Variable(np.array([ test[i][0] ], dtype=np.float32)) | ||
+ | t = test[i][1] | ||
+ | out = model.fwd(x) | ||
+ | ans = np.argmax(out.data) | ||
+ | if (ans == t): | ||
+ | ok += 1 | ||
+ | |||
+ | print((ok * 1.0)/ | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | すると、以下のような画面になります。 | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | 精度は96.6%との結果でした。 | ||
+ | |||
+ | 次に、この学習したモデルのパラメータを、「my_mnist.model」という名前で保存します。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | #6.2 学習結果のパラメータ保存 | ||
+ | chainer.serializers.save_npz(' | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | すると、MNIST_MLP.ipynbと同じフォルダ(今回は、C:/ | ||
+ | |||
+ | {{: | ||
+ | |||
+ | 次は、[[(7)推測]]へ進んでください。 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ===== 参考文献 ===== | ||
+ | Chainer: ビギナー向けチュートリアル Vol.1 | ||
+ | | ||
+ | https:// | ||
+ | |||
+ | Chainer2に関しては、以下の本がかなりおすすめです。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | <iframe style=" | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | 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。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | <iframe style=" | ||
+ | </ | ||
===== リンク ===== | ===== リンク ===== | ||
+ | 次 [[(7)推測|(7)推測(Chainer)]] | ||
+ | |||
+ | 前 [[(5)学習と結果の出力(Chainer)]] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | <wrap hi> | ||
+ | [[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)]] | ||
+ | -[[(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)]] |
6_結果の出力.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1