[PYTHON] Deep Learning von Grund auf neu

Führen Sie den Code aus, während Sie Deep Learning lesen, das von Grund auf neu erstellt wurde. Ich werde die Stellen aufschreiben, an denen es gestaut ist.

Umgebung

-Windows10 -Ubuntu on Windows -python3

Erstellen einer Python-Umgebung

numpy war bereits enthalten, aber matplotlib war nicht enthalten, also habe ich es mit einem Befehl installiert. $ sudo apt-get install python3-matplotlib

1.6.1 Zeichnen eines einfachen Diagramms

show () kann nicht verwendet werden Ich muss Xming vorstellen http://qiita.com/makky0620/items/e31edc90f22340d791ff

Laden Sie Xming von der folgenden Website herunter https://ja.osdn.net/projects/sfnet_xming/

Xming-6-9-0-31-setup.exe Xming-fonts-7-7-0-10-setup.exe 2 Ich habe die Datei ausgeführt und installiert.

Wenn Sie mit der Maus über das Symbol in der unteren rechten Leiste fahren, wird "Xming-Server: 0.0" angezeigt (gemäß Referenzsite). Geben Sie die Umgebungsvariable ein. $ export DISPLAY=localhost:0.0

$ xclock Die Uhr wurde erfolgreich angezeigt.

Es wird jetzt von show () angezeigt.

1.6.2 legend () scheint eine Funktion zu sein, die eine Legende gibt

？ Die Tastatur war US, wahrscheinlich weil ich Xming hinzugefügt habe.

1.6.3 Beim Laden und Anzeigen des Bildes ist ein Fehler aufgetreten

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

Ich dachte, aber ich vergaß "export DISPLAY = localhost: 0.0". Bei jedem Neustart des Terminals müssen Sie die Umgebung neu konfigurieren. Schreiben Sie in .bashrc.

3.6.1 Es heißt, dass sich mnist.py im Datensatzverzeichnis befindet, aber wie lautet das Datensatzverzeichnis? Es hieß, Sie sollten die Anaconda-Distribution einbeziehen, aber hängt das damit zusammen, dass Sie sie nicht einbeziehen? Es gab einen Link zu GitHub von dieser Einführungsseite auf O'Reillys Website. https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch herunterladen. $ git clone https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch.git

Bilder können nicht mit PIL angezeigt werden. Sie können die Datei mit pil_img.save ("output.png ") speichern. Es scheint, dass es durch Einfügen von Imagemagick angezeigt werden kann. http://d.hatena.ne.jp/kimihito/20120508/1336461904 $ sudo apt-get install imagemagick

Es ist ein Fehler aufgetreten, dass pickle undefiniert war, weil es kopiert wurde. Pickle importieren.

4.4.1 Hyperparameter unterscheiden sich von neuronalen Netzwerkparametern und scheinen manuell angepasst zu werden. Ich frage mich, ob dieser Parameter auch automatisch erfasst werden kann.

4.4.2 Ich habe einen (egal) Fehler im Text gefunden. Es wurde bestätigt, dass dies auch für den 1. und 6. Druck gilt.

P. 111

\>>> net = simpleNet()
\>>> print(net.W) #Gewichtsparameter
[[ 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]```
 Der obige interaktive Code ist enthalten, aber das endgültige Druckergebnis lautet numerisch "[1.05414809 0.63071653 1.1328074]".
 Da net.W durch Zufallszahlen erzeugt wird, frage ich mich, ob es einmal ausgeführt wurde und net.predict (x) in das Manuskript des Buches kopiert wurde, dann wurde net.W neu generiert und net.W wurde in das Manuskript des Buches kopiert.


 Lambda ist eine Syntax zum Erstellen anonymer Funktionen.
`f = lambda w: net.loss(x, t)`
 Wann

#### **`python`**
```def f(x)

  return net.loss(x, t)```
 Ist wahrscheinlich gleichwertig.