chainerの使い方 - AI-Programming
DeepLearningフレームワークchainerのニューラルネットワークプログラムの書き方を解説します！ 2016/10/27 更新 (chainer version 1.17.0) 基本ライブラリのインポート import numpy as np import chainer import chainer.functions as F import chainer.links as L from chainer import training from chainer.training import extensions 【重要】データについて 配列は、numpyもしくはcupyの配列となっていること。 X（入力データ）のデータ型はfloat32にしておくこと。 分類の場合：y（正解・教師データ）のデータ型はint32。 回帰の場合：y（正解・教師データ）のデータ型はfloat32。
Chainerのモデル保存の方法 - hellkite 日記と雑記とメモ。
間違えて記載していたので修正しました。 hellkite.hatenablog.com hellkite.hatenablog.com Chainerのモデルの保存、pickleを使う方法がよく記載されていて、試してみると動いていたので正しいと思っていました。しかし、GPUで学習したモデルがGPUなしのマシンだと動かないので調べていました。 すると、最近のバージョンでは、serializersを使用するそうです。使ってみると正常に保存でき、これまで不安定だった分類もより正確になりました。今までの書き方だと、optimizerの学習結果がロードされていなかったようです。。 serializersを使うとCPUとGPUの区別なく保存、ロードすることができます。ただ、pickleを使用していたときにmodel.to_cpu()を使ってもGPUのないマシンで動かなかったのは、謎のまま･･･。 動か
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