chainerのVGG16 pretrainモデルを早速使ってみた - Seitaro Shinagawaの雑記帳
最近めっきり記事を書いてないので、今後はメモくらいのつもりでもいいから小出しに書いていこうと思う。 chainerがv1.22.0でVGG16LayersとResNet50Layersをchainer.linksでサポートした。 Standard Link implementations — Chainer 1.22.0 documentation これによってcaffeの学習済みモデルがより気軽にchainerで試せるようになったようだ。 ちょうど学習済みモデルを手っ取り早く使いたいなと思ったところでタイミングが良かったので早速試してみた。 今回はVGG16Layersのみについて書いていこうと思う。 基本的な使い方 基本的な使い方はchainerのリファレンスをみるのが手っ取り早い。 Standard Link implementations — Chainer 1.22.0 docu
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
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