サイトの全体構成

DeepForge を使ってみる

DeepForge は，ディープラーニングのソフトウェア一式．Webサーバも付属していて，Webブラウザからディープラーニングのソフトウェアの作成，実行，保存が簡単にできる．ソフトウェアの作成は，Webブラウザ上でのエディタでも，Webブラウザ上でのビジュアルなエディタでもできる．ディープラーニングでのニューラルネットワークの構造が図で簡単に確認できて便利

先人に感謝

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Docker Compose のインストール（Windows 上）

Docker Desktop のインストール，Ubuntu 22.04 コンテナとイメージの作成（Windows 上）

サンプルのダウンロード

先人 (DeepForge）の作者に感謝．

「サンプル」を公開している GitHub の DeepForge の Webページを開く
https://github.com/deepforge-dev/examples
「Clone or download」を展開し，「Download ZIP」をクリック
.zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する．
ダウンロードした .zip ファイルを展開（解凍）する．分かりやすいディレクトリに置く．

Windows での展開（解凍）に便利な 7-Zip: 別ページ »で説明
展開（解凍）したらいくつかのディレクトリ（フォルダ）ができるので確認

DockerForge の起動

GitHub の deepforge-dev/deepforge の記述に従う
1. Windows のコマンドプロンプトを管理者として実行する
2. コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行
```
cd %HOMEPATH%
curl -O https://raw.githubusercontent.com/deepforge-dev/deepforge/master/docker-compose.yml
```
3. ダウンロード終了の確認
  エラーメッセージが出ていないこと
4. コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行
```
docker-compose up 
```
5. セキュリティの警告が出たときは，許可する
6. 次のように表示される（サーバが動いたことを確認できる）
7. このあと，Windows のコマンドプロンプトは，閉じないで残しておくこと
8. Webブラウザで http://localhost:8888/ を開く
9. プロジェクト一覧の画面は，いまは使わないので，「Close」で閉じる
  
  スターターキット (starterkit) のインポート
  
  ここで行うこと：先ほどダウンロードした「サンプル」の中のcifar10, iris, mnist, starterkit, xorの中から starterkit をインポートする．プロジェクト名は（何でもよいが分かりやすいように「starterkit」に設定する
  1. Webブラウザで、左上にある「deepforge」がメニューになっている。左上の「deepforge」をクリックし「Import Project」をクリック
  2. すると、プロジェクト一覧の画面が出る。プロジェクト名「starterkit」のプロジェクトを新規作成する。
    「Project name」のところに、プロジェクト名として「starterkit」と入れ、「Create」をクリック
    ※ 本当は，プロジェクト名は何でも良い．アルファベットと数字を使うこと（日本語や記号は避ける）
  3. 画面が切り替わるので確認する．「Create new Project」の画面である。
  4. 「Import from file」のところに、先ほどzip ファイルを展開してできた starterkit.webgmexというファイル名とディレクトリ名（フォルダ名）を指定
    右側にある「青いアイコン」をクリックして、ファイルを選ぶのが簡単
  5. ファイルを選んだら、「Create」をクリック
  6. 画面が変わる。プログラムの見本が６個。
  「starterkit」の「1. helloworld」を使って，ソースコードの確認
  
  ここで行うこと：「starterkit」の「1. helloworld」の中にある「hello world」というブロックについて，そのソースコードを確認する．そして元の画面に戻る．
  1. 「1. hello world」を選ぶ
  2. 編集，実行できる画面に変わる
    ブロックが矢印でつながっていることを確認
  3. 「Hello World」のソースコードを確認
    オブジェクト名: string
    その値: hello world
    
    ソースコードの確認法
    ソースコードを確認したいブロック（hello world）をクリック。右上の「</>」をクリックしてみる．するとエディタの画面が開く
    
    確認したら，右下のボタンで閉じる
  4. 終わったら，左上の「HOME」で，もとの画面（ホーム画面）に戻る．
  「starterkit」の「3. graph feedback」のソースコードの確認，実行，実行結果の確認
  
  ここで行うこと：「starterkit」の「3. graph feedback」について，ブロックのソースコードを確認する．そして実行し，実行結果を確認する
  1. 「3. graphfeedback」を選ぶ
  2. 編集，実行できる画面に変わる
    ブロックが矢印でつながっていることを確認
  3. 「graph tensor」のソースコードを確認
    確認したら，右下のボタンで閉じる
  4. 右下の赤丸（メニュー）にマウスをあわせてメニューを開き，緑丸（実行ボタン）をクリックして実行する
    これは，ブロック全体のつながり（パイプライン）を実行する操作である
  5. Windows のコマンドプロンプトを見て，実行が終わるのを待つ．
  6. Web ブラウザの方で，実行結果確認のためのボタンをクリック
  7. いま実行したのは「3. graph feedback」だった．その実行結果を確認したい．
    「3. graph feedback」だけをチェックし，他のチェックを外す．
  8. 実行結果が右側に表示されるので確認
  9. 終わったら，左上の「HOME」で，もとの画面（ホーム画面）に戻る．
  この資料で学ぶスキル：　DeepForge の基本操作．DeepForge のパイプラインでは「ブロック」が矢印でつながっている．ブロックの間をデータが流れているイメージ．
  
  演習問題 (1) Iris データセットと人工知能（AI）
  
  インポート
  - 「iris」をインポートしなさい（このとき，新しいプロジェクトを作成しなさい）
  実行と，実行結果の確認
  - 「iris」の「train」を実行し，実行結果を確認しなさい
    
    これは，人工知能（AI）の学習の進み具合を表示した曲線
  演習問題 (2) 手書き文字データセット mnist と人工知能（AI）
  
  インポート
  - 「mnist」をインポートしなさい（このとき，新しいプロジェクトを作成しなさい）
  実行と，実行結果の確認
  - mnist」の「torchnetMNISTze」を実行し，実行結果を確認しなさい．
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