自称ASIC設計者です。どなたかkaggle一緒に出ましょう。2017-10-25ChainerWing、インストールから画像分類まで自作したchainerGUIクライアントの日本語のマニュアルが作れてなかったので、ようやくこの記事で公開です。サンプルプロジェクトを叩くのもいいと思います。動かないとかあったら、コメントでも投げてください。インストールディープラーニングによる画像分類もGUIベースでできます。./ChainerWing.pyを実行します。ChainerWing.pyタスクの設定このボタンをクリックするとタスクの詳細を設定できます。Classificationを選択します。そのほかエポック数、バッチサイズ、GPU数をセットできます。CPUを使う場合は、GPUを0としてください。右上の方にあるノードリストからドラッグアンドドロップして、ノードを追加します。ノード同士をマウスでクリックして接続します。VGG16を使いたいだけなら、これだけでよいです。(VGG16にSoftmaxCrossEntropyをつなげるだけ)事前学習結果を使いたい場合、pretrainedをクリックしてautoと打ち込みます。構築したネットの保存このボタンでセーブできます。トレーニングデータの構成こんな感じの階層でディレクトリ構造を作ります。cat2.jpgdogというディレクトリには犬の画像を集め、personには人、というように一つのサブディレクトリにその種類の画像を入れます。拡張子で画像か判断するので画像の名前はなんでもよい。集めるのが大変でしたらhttp://chromesoku.com/image-downloader/などのスクレイピングソフトを使ってみてください。Dataでブラウズ、all_dataディレクトリを指定します。DataのBrowseボタンを押し、ディレクトリを指定します。trainingにチェックを入れます。データオーグメンテーションデータ選択画面でデータオーグメンテーションのチェックができます。回転や反転、リサイズ、PCA白色化の設定を行えます。Updateボタンを押すと、データオーグメンテーション後のプレビュー画像が保存されます。設定が終わったら再生ボタンみたいなここをポチッとします。終わるとこのメッセージが出ます。このメッセージで学習済モデルの保存先が表示されます。この保存先は、学習済モデルを使って予測を行うときに使用します。kラーニングカーブが右下に出ます。学習したモデルを使って予測をします。このボタンを押すと予測画面が開かれます。1では学習済モデルを選択します。学習終了時にモデルの保存先がメッセージに現れるので、それを選択します。2は予測の際に使用する入力画像を選択します。Directoryにチェックを入れておけば、ディレクトリ丸ごとを選択することができ、その中の画像全ての分類を予測します。予測結果は、以下のように各カテゴリに何%の確率でどのクラスに所属するかがテーブルで表示されます。»プロフィールid:segafrederverilog書いたり、でもPythonが好きだったり、そんな人の日記。月別アーカイブはてなブログをはじめよう!segafrederさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。