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]
(https://github.com/pfnet/chainer)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]
(https://github.com/pfnet/chainer)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。