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CNN Graph を使ってみる(書きかけ)

CNN Graph のインストールについて図解で説明します. Python を使うのが前提です.

先人に感謝.

参考Webページ: Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering https://arxiv.org/abs/1606.09375

GitHub の mdeff/cnn_graph の配布サイト(https://github.com/mdeff/cnn_graph

キーワード: Convolutional Neural Networks on Graphs, TensorFlow, Python, Windows インストール


前もって準備しておくこと

前準備として,Anaconda のインストールが終わっていること. 手順を下に説明しています.

Anaconda のインストール

Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ.Window でのインストール手順は次の通りです(Linuxでも同様の手順です).

  1. https://www.continuum.io/downloads#windowsを開く

  2. Download」をクリックする.

  3. ダウンロードが始まるので確認する.

  4. ダウンロードした .exe ファイルを実行して,Anacondaをインストール.

    Python処理系にはいくつかの種類がある. この Web ページでは Anaconda をおすすめしている. 以下,Windows に Anacondaをインストールしたものとして説明を続ける.

  5. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    ※ Linux の場合には,端末を開く(pyenvを使っているときは pip の実行に管理者権限を必要としない)

  6. まずは,最新の conda-build パッケージが欲しい.今のコマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    conda install -y conda-build
    

    ※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら, y + Enter で続行する.「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.

  7. conda が更新されたので,コマンドプロンプトをいったん閉じる

  8. 再び,コマンドプロンプトを管理者として実行

  9. コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    conda update -y pip
    conda update -y setuptools
    conda update -y conda
    conda update -y conda-build
    

    ※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら, y + Enter で続行する.「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる.


gensim と前提となる Python パッケージのインストール

次の手順で,Anaconda 3 の Python 環境に gensimと, 前提パッケージ gensim, Tensorflow, scikit-learn, scipy, numpy をインストールします.

  1. Windows で,コマンドプロンプトを管理者として実行

    ※ Linux の場合には,端末を開く(pyenvを使っているときは pip の実行に管理者権限を必要としない)

  2. 今のコマンドプロンプトで,次のコマンドを実行

    ※ Anaconda や Miniconda を使っていないときは conda コマンドがないので pip コマンドを使ってください

    ※ conda パッケージの tensorflow が古いので(2018/02時点),pip を使うことにする.

    conda install scikit-learn 
    conda install scipy 
    conda install numpy 
    pip install tensorflow 
    conda install gensim 
    

    ※ 「Proceed ([y]/n)?」のように表示されたときは y, Enter キー


プログラムのダウンロードと展開(解凍)

GitHub の mdeff/cnn_graph の配布サイト(https://github.com/mdeff/cnn_graph)で公開されている プログラムを,ダウンロードし展開(解凍)します。

ここでの作業に使っているディレクトリ:

  1. ダウンロードしたいので,GitHub の mdeff/cnn_graph の Web ページを開く.

    https://github.com/mdeff/cnn_graph

  2. 「Clone or download」を展開.「Download ZIP」をクリック

  3. davisking/dlib で公開されているプログラム の .zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する.

    ファイル名: cnn_graph-master.zip

  4. ダウンロードした .zip ファイルを展開(解凍)し,分かりやすいディレクトリに置く.

    ※ Windows での展開(解凍)のためのソフトは「7-Zip」をおすすめ.

    この .zip ファイルは,E:\cnn_graph-master\cnn_graph-master に展開(解凍)したものとして,説明を続けるので,適切に読み替えてください.

  5. Anaconda プロンプトを開き, 先ほど展開したディレクトリに移動.

    E:\cnn_graph-master\cnn_graph-master に展開(解凍)した場合には次のように操作する

    E:
    cd E:\cnn_graph-master\cnn_graph-master
    

  6. models.py を次のように書き換え

usage.ipyrb を実行してみる(書きかけ)

まず、ディレクトリを移動

from <ほにゃらら> import ... の「from <ほにゃらら> 」は削除