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【機械学習超入門】chainerでサンプルコードを動かすまで

0. 前提条件

pyenvを用いてpythonのversionを管理しています。pyenvに関してはこちらを参考にしてください。本文で用いるpythonのversionは以下の通りです。

python --version
>> Python 2.7.9 :: Anaconda 2.1.0 (x86_64)

1. 対象者

  • 機械学習を初めて学ぶ方
  • 機械学習のコードに触れてみたい方
  • 機械学習を実際に動かしてみたい方

2. chainerのインストール

インストールは簡単です。
(詳しくは chainer公式リポジトリをご覧ください)
下記コマンドをターミナルで打ちます。

pip install chainer

(ちなみにですが、python環境を整えるにはこちらを参照ください)

画像処理を行う際にはGPU(Graphics Processing Unit)を用いることで高速演算を可能にします。
(機械学習とGPUについてはこちらが詳しいです)
GPUを用いるには、CUDAをインストールします(インストールしなくても問題はありません)。

pip install chainer-cuda-deps

サンプルコードを動かすためには、公式レポジトリから git cloneしてください。

3. サンプルコードを動かしてみる

上述の公式レポジトリからサンプルコードをダウンロードします。chainer/examples/mnistのディレクトリにMNISTデータセットを用いたサンプルコードがあります。
MNISTデータセットとは、0 から 9 までの手書きの数字 70000 点を収録したデータセットです。

python train_mnist.py

上記コマンドを該当ディレクトリで打つとサンプルコードが走ります。

早くサンプルコードの結果を見たい方は

n_epoch = 20

上記のlearning_loopを減らすことをおすすめします。

4. おまけ:chainer解説サイトまとめ

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