ChainerでMNISTのサンプルコードを試しました。
Chainerをインストール
$ pip install chainer
サンプルコードを動かす
chainer/examples/mnistのディレクトリにMNISTのサンプルコードがあります。学習時間は15分程度でした。
$ python train_ptb.py GPU: -1 # unit: 1000 # Minibatch-size: 100 # epoch: 20 Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz... Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz... Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz... Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz... epoch main/loss validation/main/loss main/accuracy validation/main/accuracy elapsed_time 1 0.191542 0.090873 0.944033 0.9713 50.9736 2 0.0741329 0.0754302 0.976317 0.9765 99.1206 3 0.0467661 0.0721968 0.985067 0.9797 161.049 4 0.0359696 0.0728168 0.988083 0.978 209.989 5 0.0290916 0.0821801 0.9904 0.977 261.491 6 0.0242685 0.0734186 0.9921 0.9806 311.869 7 0.0202083 0.0895192 0.993467 0.9795 360.346 8 0.0173684 0.0807823 0.9944 0.9785 407.156 9 0.0185823 0.0856489 0.994 0.9792 456.174 10 0.0167096 0.0783728 0.9947 0.9797 506.884 11 0.0103569 0.095445 0.9968 0.9797 556.816 12 0.0153957 0.0862309 0.995267 0.982 605.577 13 0.00907149 0.104247 0.9972 0.9803 653.676 14 0.013558 0.0988746 0.995767 0.9794 708.906 15 0.0123224 0.0865951 0.99605 0.9825 762.177 16 0.0102555 0.0927854 0.99725 0.982 815.14 17 0.0100652 0.094853 0.996733 0.9805 877.995 18 0.00979173 0.0833932 0.997183 0.9849 932.327 19 0.00768291 0.116505 0.997767 0.9801 992.164 20 0.00946933 0.100418 0.9974 0.9836 1054.31
学習が終わるとresultディレクトリの中に学習結果のデータが作成されます。
accuracyが精度、lossが誤差を表しています。学習回数が増す毎に数値が改善されています。(グラフの読み方は勉強中です。)
まとめ
MNISTのサンプルコードを試すことができました。このあとは、コードの中身をチラ見したり、他に用意されているサンプルを試しながら、少しずつ自分でもコードを書けるようになればと思います。