====== ゼロから作るDeep Learning ======
windows環境にて
===== PyCharm =====
anacondaをインストールしてPyCharm をインストールしてみたが、numpyやmatplotlibがインストールされていない。
Terminarlで
# インストールされているモジュールを確認したところ入っていない
>conda list
# packages in environment at C:\Users\xxx\anaconda3\envs\pythonProject:
#
# Name Version Build Channel
ca-certificates 2021.1.19 haa95532_0
certifi 2020.12.5 py38haa95532_0
openssl 1.1.1j h2bbff1b_0
pip 21.0.1 py38haa95532_0
python 3.8.8 hdbf39b2_4
setuptools 52.0.0 py38haa95532_0
sqlite 3.33.0 h2a8f88b_0
vc 14.2 h21ff451_1
vs2015_runtime 14.27.29016 h5e58377_2
wheel 0.36.2 pyhd3eb1b0_0
wincertstore 0.2 py38_0
zlib 1.2.11 h62dcd97_4
# 以下の2つをpipでインストール
>pip install numpy
>pip install matplotlib
無事にグラグが表示された。
環境周りの説明があまり詳しくないようだ。
wslのubutuではグラフの表示は諦めた。
plt.savefig(img.png) として画像出力にした。
[[https://teratail.com/questions/209123|matplotlibでplt show()しても画像が表示されない (ゼロから作るディープラーニング)]]
{{:pasted:20210303-192918.png}}
===== 3.6.1 MNISTデータセット =====
そのままでは画像をダウンロードできない。
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
import sys, os # コロンではない、カンマ
os.chdir("C:\\Users\\[user_name]\\PycharmProjects\\pythonProject\\deep-learning-from-scratch-master\\ch03")
sys.path.append(os.pardir) # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
from dataset.mnist import load_mnist
from PIL import Image
...
def _download(file_name):
file_path = dataset_dir + "/" + file_name
if os.path.exists(file_path):
return
print("Downloading " + file_name + " ... ")
# urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name, file_path) #←この行をコメントアウト
# ↓↓↓ 追加 ↓↓↓
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:47.0) Gecko/20100101 Firefox/47.0"
}
request = urllib.request.Request(url_base+file_name, headers=headers)
response = urllib.request.urlopen(request).read()
with open(file_path, mode='wb') as f:
f.write(response)
# ↑↑↑ 追加 ↑↑↑
print("Done")
===== 3.6.2 ニューラルネットワークの推論処理 =====
NameError: name 'pickle' is not definedというエラーがでる。
import pickleを追加したらエラーが消えた。
===== 4.3.3 偏微数 =====
図4-8の出し方がわからなかったので調査。
def function_2(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# return np.sum(x**2)
import matplotlib.pylab as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# Figureと3DAxeS
fig = plt.figure(figsize = (5, 5))
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
# (x,y)データを作成
x = np.arange(-1.0, 1.0, 0.1)
y = np.arange(-1.0, 1.0, 0.1)
# 格子点を作成
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 高度の計算式
Z = function_2(np.array([X,Y]))
# 曲面を描画
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap = "summer")
plt.show()
{{:pasted:20210313-122642.png}}