chainerの使い方 (python)



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公開日:2020/4/9         

■説明
chainerはニューラルネットワーク(NN)の計算を楽に行う関数です。NN用の関数には他にもkeras等があります。 インストール方法はこちら

■関数
具体例としてXOR回路を実装します。実行ファイルは以下。なおNNを使わず、シンプルな多重パーセプトロンでXOR回路を表現した例はこちら

 ・プログラムファイル:xor.zip

関数に対応するNNの概念図は以下のとおり。

 

以下は実行結果を出力する部分ですが、出力する内容について説明します。  

trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch','main/loss','validation/main/loss',
'main/accuracy','validation/main/accuracy','elapsed_time']))

 epoch         :エポック数
 main/loss        :学習データの誤差
 validation/main/loss  :テストデータの誤差
 main/accuracy     :学習データの精度
 validation/main/accuracy:テストデータの精度
 elapsed_time      :経過時間

<シミュレーション結果>
以下部分が正解率をグラフで出力するコードになります。resultというフォルダが作成されその中に保存されます。

trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/accuracy', 'validation/main/accuracy'],'epoch', file_name='accuracy.png'))

 

<その他の関数>
・ニューラルネットワークの構造を表示させるには以下を追加します。  

trainer.extend(extensions.dump_graph('main/loss'))


・誤差のグラフを表示させるには以下を追加します。  

trainer.extend(extensions.PlotReport(['main/loss', 'validation/main/loss'], 'epoch',file_name='loss.png'))










サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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