26
21

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

WebでChainerを「触って」学習出来る Chainer Playground をやってみた

Last updated at Posted at 2017-01-04

Qiita的にもネット全般でもまだあまり話題になっていないようですが、PFN社の公式コンテンツとしてWeb上でChainerを学べるChainer PlayGround βが公開されています。

PFN社のアナウンスでは2016年11月初旬に最初のリリースがあったようです。

また同アナウンスには

深層学習を使う上で必要なテクニックを分野毎に一問一答形式で学べる「深層学習100本ノック(仮称)」、より初心者向けの深層学習教材、深層学習や機械学習の経験がないアプリケーションデベロッパー向けのChainerチュートリアルなどを随時増やしていきます。
との記載もあり、現状はβ版で発展途上ですが今後に期待が持てます。

軽く触ってみたので御紹介

1-1.Welcome.png

このあとで触れますが、右側のペインでは実際にpythonのコードを記述し実行できます。

いまのところ3章の途中まで記述されているようです

1-1.Welcome_Menu.png

  • 第1章 Introduction
  • 第2章 Chainer
  • 第3章 CNN (2017/01/04現在、記述中のようです)

実際にpythonのコードを実行してみました

1-2_1.python実行テスト1.png

2ページには早速pythonコードが登場します。
まだChainer的なコードではありませんが、CBTの雰囲気は掴めると思います。

pythonのコードを書き換えてみた

1-2_2.python実行テスト2_ソース書き換え.png

本当にpythonインタプリタで実行されていることを確認するために、ソースコードを軽く変更してみました。

右下のペインに**Hello, Qiita!**などが正しく表示されているため、本当にリアルタイムに実行されていることがわかります。

尚、Runボタンを押下してから実行が始まるまで1秒程度必要です。

エラーも出してみた

1-2_3.python実行テスト2_エラー.png
完全にpythonです。(笑)

ちなみにOSやインタプリタのバージョンを取得するためにsysモジュールをimportしようとしたら怒られました。
一部のモジュールはimport出来ないよう制限されているようです。

本編に突入します

1-3.機械学習.png
3ページ目からは実際に機械学習について学びます。

##課題もあります
1-12.課題.png

##お馴染みNumpyやCupyも軽く解説されています
1-19.NumPy.png

##みんな大好きMNIST
1-20.Playground_MNIST.png
やはり出ましたMNIST。
但し、右ペインのソースコードにimport文が記述されている通り、playground(第1章)専用の簡易版のようです。

##第2章は具体的にChainerに触ります
2-1.Chainer.png

2-4.Chainerの基本.png
第2章ではVariable、Function、LinkやChainだけでなく、OptimizerやSerializerについても学習します。

##Chainer版MNIST
2-11.Chainer_MNIST.png
こちらは簡易版ではなく本物のChainerを使ったチュートリアルのようです。
但し、CNNを使用せずFCだけでモデルが構築されています。

##第3章ではCNNについても学べるようです
3-1.CNN.png
現在、PFN社による記述作業が進行中とのことで第3章は未完成ですが、ちらっと見たところMNISTではなくCIFAR-10(100?)が用いられるようです。


2016年は大人の事情により専らTensorFlowを使用してきましたが、Chainerもまだまだ負けていないようです。

早く100本ノックがリリースされないかな...

26
21
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
26
21

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?