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Chainer を活用したニューラルネットの学習 〜 Web API サーバの作成 - Qiita
画像の前処理を行う Chainer の imagenet では、256×256 の画像を扱うことが前提となっているようなので、収集した画像をリサイズします。また、imagenet で学習を行う際に、画像のパスとその画像のラベルを記述したテキストファイルが必要になるので、ここで作成します。 # coding: utf-8 import os import shutil import re import random import cv2 import numpy as np WIDTH = 256 # リサイズ後の幅 HEIGHT = 256 # リサイズ後の高さ SRC_BASE_PATH = './original' # ダウンロードした画像が格納されているベースディレクトリ DST_BASE_PATH = './resized' # リサイズ後の画像を格納するベースディレクトリ LAB
[Deprecated] Chainer v1.24.0 ビギナー向けチュートリアル - Qiita
警告 この記事はすでにサポートが打ち切られているChainer v1の最終リリース（v1.24.0）向けに書かれた笑えないレベルで古すぎる記事です。 2017年12月時点での最新安定版のChainer v3向けに書かれた記事がこちらにありますので、どうしてもv1に入門する必要があるという超特殊事情を抱えた方以外は、今すぐそちらに飛んでください。 Go!! -> Chainer v3 ビギナー向けチュートリアル 第1回 Chainer Beginner's Hands-onを大手町にあるPreferred Networksオフィスの多目的室にて開催いたしました。この記事は、このハンズオンで行った内容を記事化したものです。 ハンズオン当日に使用した資料等は以下のGithubリポジトリにまとめられています。 mitmul/chainer-handson 当日は、さくらインターネット様より4つのP
![[Deprecated] Chainer v1.24.0 ビギナー向けチュートリアル - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1d414a56e435b8e7ef9019ff1eabbf457952690e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGVwcmVjYXRlZCU1RCUyMENoYWluZXIlMjB2MS4yNC4wJTIwJUUzJTgzJTkzJUUzJTgyJUFFJUUzJTgzJThBJUUzJTgzJUJDJUU1JTkwJTkxJUUzJTgxJTkxJUUzJTgzJTgxJUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUEyJUUzJTgzJUFCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz00Y2I2NGI3YTk1NDMwYjZhYWZjMDgyMTcyN2M3OTE0Nw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtaXRtdWwmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWIwMWQzYzM1YzFiZDBlMmNhNGQwNzJmMGZkMmM1Mjdm%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5b48d067d875ec5923f450cbad5d8ac2)
PFN発のディープラーニングフレームワークchainerで画像分類をするよ(chainerでニューラルネット1) - 人工言語処理入門
1日ちょっと前に、PFNから新しいディープラーニングフレームワーク"chainer"が公開されました[1]。触ってみた感じの特徴は、pythonのコードで完結するので、システムに組込みしやすそうで、処理の内容も読みやすい。同時に、処理の内容に興味を持たずに使うには難しいという思いでした。ベースにしてあたらしいツールを作るには最適に感じるので、これから、chainerをベースにした様々な用途のツールができるのが期待されます。 CPU用インストール ~ MNISTのトレーニング ここでは、chainerのチュートリアル[1]に書いてあるとおりにインストールと初期タスクをおこなうだけです。 インストールは、githubからソースを落としてきてpython setup.py installでも、pipで入れてもいいと思います。とりあえずここではpip pip install chainer これで
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Chainer入門その２ | リツアンSTC
Best practice for predicting values from model with Chainer
