猫型iPS細胞研究所

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====== 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

<code>
# 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

</code>

<code>
# 以下の2つをpipでインストール
>pip install numpy
>pip install matplotlib
</code>

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。
<html>plt.savefig(img.png)</html> 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。

<code python>
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
...
</code>

<code python dataset/mnist.py>
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")

</code>


===== 3.6.2 ニューラルネットワークの推論処理 =====

<html>NameError: name 'pickle' is not defined</html>というエラーがでる。
<html>import pickle</html>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。

<code python>

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()

</code>

{{:pasted:20210313-122642.png}}
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