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--- 7_推測 [2017/11/02] – [開発環境] adash333
+++ 7_推測 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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 ===== (7)推測 =====
-<ChainerでMNIST目次>\\
+<wrap hi>Chainer2でMNIST目次</wrap>\\
-[[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]]\\
+[[Chainer2プログラミングの全体図]]
-(1)Chainer2を使用するためのimport文\\
+  -[[(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|(2)データの準備・設定(Chainer)]]
-[[(3)モデルの記述]]\\
+  -[[(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|(4)モデルと最適化アルゴリズムの設定(Chainer)]]
-[[(5)学習（Trainerを利用しない場合）]]\\
+  -[[(5)学習と結果の出力(Chainer)]]
-[[(6)結果の出力]]\\
+  -[[(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|(7)推測(Chainer)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>
 <code>
-#5 学習（Trainerを利用しない場合）
+#predict.py
+#7 推測
+# import文
-作成中
+# modelの定義
+class MLP(chainer.Chain):
+    def __init__(self, n_units, n_out):
+        super(MLP, self).__init__()
+        with self.init_scope():
+            # モデルを記載
+    def __call__(self, x):
+        # モデルを記載
+# モデルを使って判定する
+model = L.Classifier(MLP(1000, 10))
+# 前回の学習結果のパラメータをインポート
+serializers.load_npz('my_mnist.model', model)
+# 画像を読み込み、データセットに変換した後（後述）
+# ニューラルネットワークにおけるノードに対応するオブジェクトに変換する
+x = chainer.Variable(image)
+# chainer.links.Classifierのpredictorで推測
+y = model.predictor(x)
+# y.dataという配列の中で一番大きい値をとる要素のインデックスを返す
+predict = np.argmax(y.data)
+print("predict:" , predict)
-for epoch in range(繰り返し回数)
-    データの加工
-    .update   #パラメータ更新
 </code>
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 ==== 0. 前回終了時の画面 ====
-[[(5)学習（Trainerを利用しない場合）]]終了時の、以下のような状態から始めます。
+[[(6)結果の出力]]終了時の、以下のような状態から始めます。
-{{:pasted:20171101-164954.png}}
+{{:pasted:20171101-165650.png}}
 ==== 1. 推測 ====
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 すると、以下のような画面になります。
+（作成中）
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 ===== リンク =====
-<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]]\\
-[[(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]]\\
+次 [[機械学習成果をwebで公開]]
+前 [[(6)結果の出力|(6)学習結果のパラメータの保存(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)]]
+  -[[(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)]]　<wrap hi><= いまココ</wrap>