データセット from chainer.datasets import mnist # データセットがダウンロード済みでなければ、ダウンロードも行う train_val, test = mnist.get_mnist(withlabel=True, ndim=1) --- 学習済みニューラルネットワークの重みデータ from chainer import serializers serializers.save_npz('my_mnist.model', net) --------

  • CIFAR-100 データセットで学習してみる

    「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの

    python chainer-4.5.0/examples/cifar/train_cifar.py -g -1 -dataset cifar100
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。


    (途中省略)

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される

  • CIFAR-10 データセットで学習してみる

    「-g -1」は 「GPU を使わない」と明示的に指定するもの

    python chainer-4.5.0/examples/cifar/train_cifar.py -g -1 -dataset cifar10
    

    学習が行われる。終了までしばらく待つ。


    (途中省略)

    乱数を使うので毎回違う結果が表示される