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2018年1月28日日曜日

「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」を試す。





 理論の雰囲気は見えてきたので、フレームワークを使ってみることにする。「Chainerで学ぶディープラーニング入門」は、Chainerの説明なのかと思ったら、ディープ・ラーニングの説明がメインの本だったようで(しかし、理論は表面的であれで理解は難しい)、いざChainerを試してみようとして、どこから手を付けてよいのか分からない状態となった。

 また、Chainerは日本メインということもあり、海外で主流の物ということでTensorFlowを試してみることにした。(Caffeを試したかったのだけれど、Versionの壁に当たったので後回し。そのうちUbuntuで試す。)

 近所の書店でTensorFlowの本は無いかと見てみると、いろいろ置いてあった。(普通の書店なのに凄い。今、深層学習に興味を持つ人が多いからだろうか?)

 Amazonでの口コミで、「詳解 ディープラーニング」が 良いのではないかと思ったのだけれど、実際に中を見てみると、パーセプトロンの説明などのページが多く、実際にネットワークを動かしてみるところが後ろの方の章にならないと出てこない。私はその辺はあまり興味が無いので、この本は向いていないと思った。(ただし、時系列データを扱うリカレントニューラルネットワークに関する記載があり、説明も良さそうだった。TensorFlowの使い方が分かったのち、この本をもう一度検討してみたい。)





TensorFlow活用ガイド[機械学習アプリケーション開発入門]
下田 倫大 杉 義宏 太田 満久 久保 隆宏 有山 圭二
技術評論社 (2018-1-16)





TensorFlow活用ガイド」の方は、画像処理も自然言語処理も書いてあって良さそうなのだけれど、色々なことをやろうとして説明がどれも半端になっているかもしれないと思って今回は見送った。

結果「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」を購入し試そうとしている。紙面を観たときに、説明がすごく自分に合っているように感じたので、こちらにすることにした。扱っているのはCNNで、RNNは扱っていない。

ちなみに、この「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」では、Dockerを使ってMacでもWindowsでも著者の用意した環境を使えますよ。ということになっているのだけれど、Dockerを入れたら何かのエラーで上手く動かず、PC全体の動きは遅くなり、Anacondaで動くJupyterはポート8888が誰かに使われていて上手く動かないとエラーを出した。とりあえずDockerをアンインストールし、TensorFlowを公式サイトの「Installing TensorFlow on Windows  |  TensorFlow」に従ってインストールしてみたものの、Jupyter Notebookでimport tensorflowをしようとするとtensorflowがインストールされていないとエラーが出た。困ったなと思ったのだけれど、下記のサイトでWindows+Anaconda+TensorFlow+JupyterNotebookの環境を詳しく説明をしてくれていて、これに従ってようやくTensorFlowをJupyterNotebookで動かせる環境が整った。
Windows版Anaconda上でTensorFlow +JupyterNotebook +Matplotlib の環境構築(2017年8月版) - Qiita

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