趣味/プログラミング/Python/Chainer

初めに

深層学習が手軽にできるということでchainerに手を出してみる!
pip install chainer
え,これだけ?
一応,Chainerのgitを確認すると
最小要件として
    • Python 2.7.6+, 3.4.3+, 3.5.1+
    • NumPy 1.9, 1.10, 1.11
    • Six 1.9
らしい(ほぇ〜

GPUとかいろいろ使いたかったら
    • CUDA support
      • CUDA 6.5, 7.0, 7.5, 8.0
      • filelock
      • g++ 4.8.4+
    • cuDNN support
      • cuDNN v2, v3, v4, v5, v5.1
    • Caffe model support
      • Protocol Buffers (pip install protobuf)
      • protobuf>=3.0.0 is required for Py3
    • Image dataset support
      • Pillow
    • HDF5 serialization support
      • h5py 2.5.0
    • Testing utilities
      • Mock
      • Nose

import chainer
エラーが出なければOK

サンプルコード実行

MNISTの手書き文字を判別するコードがあるらしい
公式レポジトリからダウンロード
train_mnist.pyを実行
GPU: -1
# unit: 1000
# Minibatch-size: 100
# epoch: 20

Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz...
Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz...
epoch main/loss validation/main/loss main/accuracy validation/main/accuracy elapsed_time
1 0.192002 0.106031 0.940967 0.967 40.4041
2 0.0741181 0.0750098 0.9766 0.976 90.9301
3 0.0462112 0.0837934 0.985067 0.9744 141.675
4 0.0377238 0.0898968 0.98755 0.975 192.741
5 0.0294387 0.0772682 0.990317 0.9804 244.236
6 0.0244555 0.0668686 0.992017 0.9819 296.329
7 0.0203027 0.08307 0.99315 0.9773 346.14
8 0.017533 0.079913 0.994333 0.9798 399.159
9 0.012913 0.075814 0.995883 0.9838 452.903
10 0.0174902 0.0849881 0.994467 0.9816 505.845
11 0.0132742 0.0924362 0.995483 0.9812 557.168
12 0.0143286 0.0882988 0.99555 0.9828 609.527
13 0.0128056 0.072729 0.9963 0.984 662.483
14 0.0123976 0.100546 0.996183 0.982 715.185
15 0.0114684 0.0855471 0.99675 0.9812 766.975
16 0.00834125 0.0897315 0.997333 0.9828 817.306
17 0.0101507 0.0906303 0.997217 0.9826 867.411
18 0.00820651 0.110911 0.998 0.9824 918.103
19 0.0124068 0.0872594 0.996417 0.9845 969.428
20 0.00651751 0.085204 0.998117 0.9859 1021.03
精度としては99%以上出てるらしい(すごい!
次回はFine-tuningとかして見たい

Finetuning

Finetuningするにしてもデータがないとな~と思い,まあまあ犬とか猫が好きなので下からダウンロード

  • 最終更新:2017-10-11 18:00:07

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