ゼロから作るDeep Learningを読みながらコードを実行する．
詰まったところなどを書いていく．

環境

-Windows10
-Ubuntu on Windows
-python3

Python環境の構築

numpyはすでに入っていたが，matplotlibは入っていなかったのでコマンドでインストールした．
$ sudo apt-get install python3-matplotlib

1.6.1 単純なグラフの描画

show()が使用できない
Xmingを導入する必要があるぽい
http://qiita.com/makky0620/items/e31edc90f22340d791ff

以下のサイトからXmingをダウンロード
https://ja.osdn.net/projects/sfnet_xming/

Xming-6-9-0-31-setup.exe
Xming-fonts-7-7-0-10-setup.exe
2ファイルを実行してインストールした．

右下のバーでアイコンにマウスを当てるとXming server:0.0と表示される（参考サイト通り）
環境変数に入力する．
$ export DISPLAY=localhost:0.0

$ xclock
時計の表示に成功した．

show()で表示されるようになった．

1.6.2

legend()は凡例をつける関数のようだ

？

Xmingを入れたせいか，キーボードがUSになっていた．

1.6.3

画像を読み込んで表示するときにエラーが発生した
エラー Traceback (most recent call last): File "img.py", line 5, in <module> plt.imshow(img) File "/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2881, in imshow ax = gca() File "/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 803, in gca ax = gcf().gca(**kwargs) File "/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 450, in gcf return figure() File "/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/pyplot.py", line 423, in figure **kwargs) File "/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/backends/backend_tkagg.py", line 79, in new_figure_manager return new_figure_manager_given_figure(num, figure) File "/usr/lib/python3/dist-packages/matplotlib/backends/backend_tkagg.py", line 87, in new_figure_manager_given_figure window = Tk.Tk() File "/usr/lib/python3.4/tkinter/__init__.py", line 1854, in __init__ self.tk = _tkinter.create(screenName, baseName, className, interactive, wantobjects, useTk, sync, use) _tkinter.TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable
と思ったが，export DISPLAY=localhost:0.0を忘れていた．
ターミナルを再起動したら，その度に環境設定をしなおさないといけない．
.bashrcに書く．

3.6.1

mnist.pyはdatasetディレクトリにある，と書いてあるがdatasetディレクトリとはなんのことだろう．
Anacondaディストリビューションを入れろと書いてあったが，入れなかったことと関係があるのだろうか．
オライリーのサイトの本紹介ページからGitHubにリンクがあった．
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch
ダウンロードする．
$ git clone https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch.git

PILを使用した画像の表示ができない．
pil_img.save("output.png")でファイル保存はできる．
Imagemagickなるものを入れると表示できるらしい．
http://d.hatena.ne.jp/kimihito/20120508/1336461904
$ sudo apt-get install imagemagick

写経しているためpickleが未定義とエラーが出た．
import pickleする．

4.4.1

ハイパーパラメータはニューラルネットワークのパラメータと異なり，人の手で調節するらしい．このパラメータも自動で獲得できないかな．

4.4.2

本文の（どうでもよい）ミスを発見した．1刷と6刷で同様であることを確認した．
P. 111 \>>> net = simpleNet() \>>> print(net.W) # 重みパラメータ [[ 0.47355232, 0.9977393 , 0.84668094], [ 0.85557411, 0.03563661, 0.69422093]]) \>>> \>>> x = np.array([0.6, 0.9]) \>>> p = net.predict(x) \>>> print(p) [ 1.13282549 0.66052348 1.20919114]
上記の対話式コードが載っているが，最後のprintの結果は数値的には[ 1.05414809 0.63071653 1.1328074 ]になる．
net.Wは乱数で生成するため，一度実行してnet.predict(x)を本の原稿に書き写した後，net.Wを再生成してnet.Wを本の原稿に書き写したのかな．

lambdaは無名関数を作る構文である．
f = lambda w: net.loss(x, t)
と
def f(x): return net.loss(x, t)
はおそらく等価である．