ニューラルネットワーク実装ハンドブック」という新刊本を見かけて、何となく気になりました。魅力的なフレームワークなことが分かりました。簡潔にコードが書け、それでいて細かな操作ができるらしい2)研究者に人気があり、論文発表後に、すぐ実装例がGithubに上がことが多いらしい3)コミュニティが活発でネット上に参考資料が豊富にあるらしい特に気に入ったのが、2)の最新の論文の実装が手に入る点で、これはとても刺激的です。魔力にかかり、大晦日にこの本を買って帰りました。ホームページに行きます。自分のインストールしたい組み合わせを赤色で選ぶと、どういうコマンドでインストールすれば良いかが一目で分かります。GPUを使う場合にCUDAのどのバージョンを使うのかを指定してインストールできるのが、安心です。前までは、Ver0.4がStable(安定板)だったのに、もうVer1.0がStableになっていますね。インストールしました。MLP_MNISTのコードを順に見て行きますまずは、MLPでMNISTの分類をするコードを順番に見て行きましょう。len(test_dataset))データセットを読み込む部分です。と1行で読めるので一見簡単にみえます。その後、型を変えたり、正規化したり、ラベルをOne_hotにしたりと、バラバラと色々な処理が必要です。引数で指定しておくだけで、その後の処理を自動で行ってくれますし、そもそもラベルをOne_hotにする必要がありません。データセットを数値とラベルに分けずにまとめて処理できるので、非常にすっきりします。