Help us understand the problem. What is going on with this article?

【機械学習超入門】chainerでサンプルコードを動かすまで

More than 3 years have passed since last update.

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

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
No comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした