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Chainer

Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Chainerの公式ドキュメントについて

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Chainer

Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2017/12/03 02:35

編集2017/12/03 03:34

###前提・実現したいこと
Chainerに挑戦しようと思い、Chainerの公式ドキュメントを見ながら、MNIST Introductionを実行してみたところ、エラーがでてしまい、うまく実行できません。

https://docs.chainer.org/en/v3.1.0/tutorial/basic.html

###発生している問題・エラーメッセージ

epoch main/accuracy validation/main/accuracy 1 0.2179 0.3955 Traceback (most recent call last): File "chainer_mnist.py", line 214, in <module> trainer.run() File ".pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/trainer.py", line 296, in run update() File ".pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updater.py", line 223, in update self.update_core() File ".pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/chainer/training/updater.py", line 227, in update_core batch = self._iterators['main'].next() File ".pyenv/versions/anaconda3-4.3.1/lib/python3.6/site-packages/chainer/iterators/serial_iterator.py", line 46, in __next__ raise StopIteration StopIteration

###ソースコード

Python3

import numpy as np import chainer from chainer import cuda, Function, gradient_check, report, training, utils, Variable from chainer import datasets, iterators, optimizers, serializers from chainer import Link, Chain, ChainList import chainer.functions as F import chainer.links as L from chainer.training import extensions train, test = datasets.get_mnist() train_iter = iterators.SerialIterator(train, batch_size=100, shuffle=True) test_iter = iterators.SerialIterator(test, batch_size=100, repeat=False, shuffle=False) class MLP(Chain): def __init__(self, n_units, n_out): super(MLP, self).__init__() with self.init_scope(): # the size of the inputs to each layer will be inferred self.l1 = L.Linear(None, n_units) # n_in -> n_units self.l2 = L.Linear(None, n_units) # n_units -> n_units self.l3 = L.Linear(None, n_out) # n_units -> n_out def __call__(self, x): h1 = F.relu(self.l1(x)) h2 = F.relu(self.l2(h1)) y = self.l3(h2) return y model = L.Classifier(MLP(100, 10)) optimizer = optimizers.SGD() optimizer.setup(model) updater = training.StandardUpdater(test_iter, optimizer) trainer = training.Trainer(updater, (20, 'epoch'), out='result') trainer.extend(extensions.Evaluator(test_iter, model)) trainer.extend(extensions.LogReport()) trainer.extend(extensions.PrintReport(['epoch', 'main/accuracy', 'validation/main/accuracy'])) trainer.extend(extensions.ProgressBar()) trainer.run()

###試したこと
層に対する入力を自分で784入力の10出力に指定したり、以下のバージョンに変更したり試しましたが、エラーに変更はありませんでした。
また、Chainerを使うのが初めてだったので、何をいじれば良いのかもよくわかりませんでした。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
実行した組み合わせです。
Python3.6 , Chainer 3.1.0
Python3.4.3, Chainer 3.1.0
Python 3.4.3, Chainer 2.1.0

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