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chainer2.0をwindowsにインストール

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chainer2.0をwindowsにインストール [2017/10/20] – [インストールしたら読むサイト] adash333chainer2.0をwindowsにインストール [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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 ===== Chainer2.0をWindowsにインストール ==== ===== Chainer2.0をWindowsにインストール ====
 流れとしては、以下となります。 流れとしては、以下となります。
-  - Anacondaのインストール +  - [[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]] 
-  - Anaconda Promptで、chainer2仮想環境の構築conda create --name chainer2 python=3.5 anaconda +  - Anaconda Promptで、chainer2仮想環境の構築<code>conda create --name chainer2 python=3.5 anaconda</code> 
-  - activate chainer2 +  - chianer2仮想環境の起動<code>activate chainer2</code> 
-  - pip install chainer==”2.0″ +  - chainer2仮想環境にChainer 2.0をインストール<code>pip install chainer==”2.0″</code> 
-  - jupyter notebook+  - Jupyter Notebookを起動<code>jupyter notebook</code>
  
 (環境)\\ (環境)\\
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 Chainerv2による実践深層学習、新納浩幸 Chainerv2による実践深層学習、新納浩幸
 +
 +<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=risanorg-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4274221075&linkId=d9077a985f37c0635231a44e1b50ae95"></iframe>
 +</html>
  
 しかし、機械学習の理論の説明はさらっと流してあるので、理論でわからないところが出てきたら、やはり、 しかし、機械学習の理論の説明はさらっと流してあるので、理論でわからないところが出てきたら、やはり、
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 斎藤 康毅 斎藤 康毅
 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
 +
 +<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=risanorg-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4873117585&linkId=9cfdc890aec2e2864ef5c1ff7394733b"></iframe>
 +</html>
  
 を読み返してみるのが良いと思います。 を読み返してみるのが良いと思います。
 +
 +===== 参考文献 =====
 +2017-03-22
 +Chainer ver2.xをWindowsにインストールしてみた\\
 +http://yaju3d.hatenablog.jp/entry/2017/03/22/022511
 +
 +ざっくりわかる機械学習 2016年12月\\
 +https://www..jp/expert/articles/?column=201612-00001
  
 ===== インストールしたら読むサイト ===== ===== インストールしたら読むサイト =====
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 https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a https://qiita.com/mitmul/items/eccf4e0a84cb784ba84a
  
-こちらの記事はビギナー向けと書いてありますが、『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 』を5回くらい読んで、ある程度理解してからでないと、何をやっているのかさっぱりだと思います。+こちらの記事はビギナー向けと書いてありますが、『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 』を5回くらい読んで、機械学習の理論についてある程度理解してからでないと、何をやっているのかさっぱりだと思います。
  
-ちなみに、本気で機械学習プログラミングを実行するためには、コンピュータのGPUの火力が必須です。Chainerとさくらインターネットが提携していて、『高火力コンピューティング』(1時間単位で課金)というものがあり、Chainerの導入方法もマニュアルがあるそうです。+<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=4873117585&linkId=13a7db2c19cc5f40d6ab48906de8abd1"></iframe> 
 +</html>
  
  
-===== Chainerプログラミングの全体図 ===== +ちなみに、本気で機械学習プログラミングを実行するためには、コンピュータのGPU火力が必須です。Chainerとさくらインタネットが提携していて、『高火力コンピューティング』(1時間単位で課金)というのがありChainer導入方法もマニュアルがあるそうです。
-==== Trainer利用しない場合のChainer全体図 ==== +
- +
- +
-https://books.google.co.jp/books?id=n342DwAAQBAJ&pg=PA42&lpg=PA42&dq=chainer+%E5%85%A8%E4%BD%93%E5%9B%B3&source=bl&ots=1ybBZW8I4N&sig=X7mUk9h3Ib7P6uk7uKv5F90l-vM&hl=ja&sa=X&ved=0ahUKEwjQo5u1rfrWAhUFI5QKHSJaB5kQ6AEINTAC#v=onepage&q=chainer%20%E5%85%A8%E4%BD%93%E5%9B%B3&f=false +
- +
-この本の図の通りなのですが、一つずつ解説させていただきたいと思います。 +
- +
- +
-<code> +
- +
-(0)#0 Chainerを使用するためのimport文 +
- +
-(1)#1 データの準備・設定 +
- +
-(2)#2 モデル記述 +
-class MyModel(Chain): +
-    def __init__(self): +
-        super(MyModel,self).__init__( +
-            # パラメタを含む関数の宣言 +
-        ) +
-     +
-    def __call__(self, ...)+
-    # 損失関数 +
-     +
-    def fwd(self, x): +
-    # 順伝播? ここにモデルを記載予測するときにこ関数を用いる +
- +
-(3)#3 モデルと最適化アルゴリズムの設定(ほぼお約束の3行) +
-model = MyModel() +
-optimizer = optimizers.Adam() +
-optimizer.setup(model)+
  
-(4)#4 学習(Trainerを利用しない場合) 
-for epoch in range(繰り返し回数) 
-    データの加工 
-    model.cleargrads() #勾配初期化 
-    loss = model(...)  #誤差計算 
-    loss.backward      #勾配計算 
-    optimizer.update   #パラメータ更新 
  
-(5)#5 結果の出力 
-</code> 
  
 ===== リンク ===== ===== リンク =====
  
-+次 [[Chainer2プログラミグの全体図]]
  
 +前 (無し)

chainer2.0をwindowsにインストール.1508532797.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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