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
Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明
【関連する外部ページ】
Git の公式ページ: https://git-scm.com/
先人 (DeepForge)の作者に感謝.
cd %HOMEPATH% curl -O https://raw.githubusercontent.com/deepforge-dev/deepforge/master/docker-compose.yml
エラーメッセージが出ていないこと
docker-compose up
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
「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)
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
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.
ブロックが矢印でつながっていることを確認
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
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
ブロックが矢印でつながっていることを確認
確認したら,右下のボタンで閉じる
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
「3. graph feedback」だけをチェックし,他のチェックを外す.
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.
インポート
実行と,実行結果の確認
これは,人工知能(AI)の学習の進み具合を表示した曲線
インポート
実行と,実行結果の確認