[PYTHON] [Einführung in das maschinelle Lernen] Bis Sie den Beispielcode mit Chainer ausführen

0. Voraussetzungen

Ich benutze Pyenv, um die Version von Python zu verwalten. Informationen zu pyenv finden Sie unter hier. Die im Text verwendete Python-Version lautet wie folgt.

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

1. Zielperson

2. Installieren Sie die Kette

Die Installation ist einfach. (Einzelheiten finden Sie unter Chainer Official Repository) Geben Sie den folgenden Befehl in das Terminal ein.

pip install chainer

(Informationen zur Vorbereitung der Python-Umgebung finden Sie übrigens unter hier.)

Bei der Bildverarbeitung ist eine Hochgeschwindigkeitsberechnung mit einer GPU (Graphics Processing Unit) möglich. (Weitere Informationen zu maschinellem Lernen und GPU finden Sie unter hier) Um die GPU zu verwenden, installieren Sie CUDA (es spielt keine Rolle, ob Sie es nicht installieren).

pip install chainer-cuda-deps

Damit der Beispielcode funktioniert, [Official Repository] Bitte git Klon von (https://github.com/pfnet/chainer).

3. Versuchen Sie, den Beispielcode auszuführen

[Offizielles Repository] oben Laden Sie den Beispielcode von (https://github.com/pfnet/chainer) herunter. Es gibt Beispielcode für das MNIST-Dataset im Verzeichnis chainer / examples / mnist. Der MNIST-Datensatz ist ein Datensatz, der 70000 handschriftliche Zahlen von 0 bis 9 enthält.

python train_mnist.py

Wenn Sie den obigen Befehl in das entsprechende Verzeichnis eingeben, wird der Beispielcode ausgeführt.

Wenn Sie das Ergebnis des Beispielcodes schnell sehen möchten

n_epoch = 20

Es wird empfohlen, die obige Lernschleife zu reduzieren.

4. Bonus: Zusammenfassung der Chainer-Kommentarseite

Recommended Posts

[Einführung in das maschinelle Lernen] Bis Sie den Beispielcode mit Chainer ausführen
[Python] Einfache Einführung in das maschinelle Lernen mit Python (SVM)
Bis Sie Caffe installieren und das Beispiel ausführen
Bis das Changefinder-Sample auf Python läuft
Lassen Sie uns die kostenlose "Einführung in Python für maschinelles Lernen" bis zum 27. April online stellen
Einführung in das maschinelle Lernen
Versuchen Sie, Code aus 1 mit dem Framework Chainer für maschinelles Lernen (Mnist Edition) zu schreiben.
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 11 und 12 Einführung in Pandas Matplotlib
Bis Sie Gauge installieren und das offizielle Beispiel ausführen
Eine Einführung in das maschinelle Lernen
Super Einführung in das maschinelle Lernen
Bis Sie mit Python unter Windows 7 eine maschinelle Lernumgebung erstellen und ausführen
Einführung in das maschinelle Lernen mit scikit-learn-Von der Datenerfassung bis zur Parameteroptimierung
Maschinelles Lernen mit Nogisaka 46 und Keyakizaka 46 Teil 1 Einführung
Einführung in das maschinelle Lernen Schreiben von Notizen
Einführung in die Bibliothek für maschinelles Lernen SHOGUN
Bis Python auf Apache läuft
Vor der Einführung in das maschinelle Lernen. ~ Techniken, die für anderes maschinelles Lernen als maschinelles Lernen erforderlich sind ~
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 10 Einführung in Cupy
[Einführung in Style GAN] Einzigartiges Lernen von Animation mit Ihrer eigenen Maschine ♬
Einführung in Deep Learning (2) - Versuchen Sie Ihre eigene nichtlineare Regression mit Chainer-
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer Kapitel 9 Einführung in das Scikit-Lernen
Management von Modellen für maschinelles Lernen, um Streitigkeiten mit der Unternehmensseite zu vermeiden
Ich habe versucht, Othello AI mit Tensorflow zu machen, ohne die Theorie des maschinellen Lernens zu verstehen ~ Einführung ~
Einführung in das maschinelle Lernen: Funktionsweise des Modells
Notieren Sie die Schritte zum Verständnis des maschinellen Lernens
Eine Einführung in OpenCV für maschinelles Lernen
Eine Einführung in Python für maschinelles Lernen
Was tun, wenn der Chainer (Windows) -Beispielverzeichnis mit WinError 183 beendet wird?
Ich habe versucht, das Modell mit der Low-Code-Bibliothek für maschinelles Lernen "PyCaret" zu visualisieren.
Bedeutet Memo, wenn versucht wird, maschinelles Lernen mit 50 Bildern durchzuführen
Python-Lernnotiz für maschinelles Lernen von Chainer bis zum Ende von Kapitel 2
Einführung in Deep Learning zum ersten Mal (Chainer) Japanische Zeichenerkennung Kapitel 2 [Modellgenerierung durch maschinelles Lernen]
[Super Einführung in das maschinelle Lernen] Lernen Sie Pytorch-Tutorials
Eine Einführung in maschinelles Lernen für Bot-Entwickler
[Einführung in StyleGAN2] Unabhängiges Lernen mit 10 Anime-Gesichtern ♬
Bis Sie die Kaggle-API mit Colab verwenden
[Super Einführung in das maschinelle Lernen] Lernen Sie Pytorch-Tutorials
Einführung in Python mit Atom (unterwegs)
[Für Anfänger] Einführung in die Vektorisierung beim maschinellen Lernen
Beispiel für maschinelles Lernen
Einführung in das Buch "Erstellen einer profitablen KI mit Python", mit dem Sie in kürzester Zeit maschinelles Lernen erlernen können
Verwenden Sie tkinter, um den Ausgabecode in Python als "A und vorgeben, B zu sein" zu verschieben
Der erste Schritt des maschinellen Lernens ~ Für diejenigen, die versuchen möchten, mit Python zu implementieren ~
Bis Sie den Quellcode an die öffentliche Zweigstelle von AGL (Automotive Grade Linux) übergeben
Einführung in das maschinelle Lernen ~ Zeigen wir die Tabelle der K-Methode für den nächsten Nachbarn ~ (+ Fehlerbehandlung)
Bis Sie Blender installieren und vorerst mit Python ausführen können
Ich habe versucht, die Sündenfunktion mit Chainer zu trainieren
Ich habe versucht, maschinelles Lernen (Objekterkennung) mit TouchDesigner zu verschieben
Eine grobe Einführung in die neuronale maschinelle Übersetzungsbibliothek
Führen Sie eine Pipeline für maschinelles Lernen mit Cloud Dataflow (Python) aus.
[Einführung in Python] Wie iteriere ich mit der Bereichsfunktion?
Einstellungen, wenn Sie Python-Mecab mit Travis ausführen möchten
Versuchen Sie, den Wechselkurs (FX) mit nicht tiefem maschinellem Lernen vorherzusagen
Prognostizieren Sie das Geschlecht von Twitter-Nutzern durch maschinelles Lernen
Site-Zusammenfassung zum Erlernen des maschinellen Lernens mit englischen Videos
Zusammenfassung des grundlegenden Ablaufs des maschinellen Lernens mit Python