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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。

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CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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1回答

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【Chainer】Variable型で定義されたデータを可視化させたい

nakake

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投稿2021/12/01 09:31

chainerとPytorchで深層学習をやっているものです。
興味本位で学習時のレイヤーで入力がどのように変換されているのかを確認していました。

方法としては例えば畳み込み後の配列をcsv形式で保存しエクセルで可視化させていました。
PytorchのTemsorはnumpyの変換が容易で可視化できたのですが、
chainerのVariableはnumpyの変換ができずcsvの可視化が難しいです。

ほかの方法でもいいので、chainerでパラメータを可視化できる方法を教えていただけますでしょうか。

例)
【Pytorch】
tensor_x = torch.tensor([1,2,3])

numpy_x = tensor_x.to('cpu').detach().numpy().copy()

【Chainer】
vari = Variable(np.array([1,1,2,3], dtype=np.float32))

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ベストアンサー

python

1vari = Variable(np.array([1,1,2,3], dtype=np.float32)) 2print(vari.array)

で取れませんか。

投稿2021/12/01 09:40

ppaul

総合スコア24666

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nakake

2021/12/01 10:06

回答ありがとうございます。 その方法でcsvに変換できました。
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