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DeepForge を使ってみる

DeepForge は,ディープラーニングのソフトウエア一式.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エアの作成,実行,保存が簡単にできる.ソフトウエアの作成は,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


サンプルのダウンロード

先人 (DeepForge)の作者に感謝.

  1. 「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

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

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  3. .zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する.

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  4. 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)のためのソフトには,「7-Zip」などがある.

  5. 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

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    DockerForge の起動

    GitHub の Docker Compose での記述に従う

    1. Windows のコマンドプロンプト管理者として実行
    2. コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行
      wget https://raw.githubusercontent.com/deepforge-dev/deepforge/master/docker-compose.yml
      

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      ※「wget が無い」のようなエラーメッセージが表示されたときは, 「msys2 と GNU ツールチェーン類 (gcc, g++, gfortran, findutils, openssh, make, gdb, boost 等) のインストール 」のページの手順で wget をインストールする.システム環境変数 PATH の設定も忘れないこと.

    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

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    4. コマンドプロンプトで,次のコマンドを実行
      docker-compose up 
      

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    5. セキュリティの警告が出たときは,許可する

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    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)

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    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

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      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

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      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)

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      3. 画面が切り替わるので確認する.「Create new Project」の画面である。

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      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

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      5. ファイルを選んだら、「Create」をクリック

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      6. 画面が変わる。プログラムの見本が6個。

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      「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

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      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

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      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

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        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

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        確認したら,右下のボタンで閉じる

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      4. 終わったら,左上の「HOME」で,もとの画面(ホーム画面)に戻る.

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      「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

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      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

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      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

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      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

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      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.

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      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

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      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.

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      8. 実行結果が右側に表示されるので確認

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      9. 終わったら,左上の「HOME」で,もとの画面(ホーム画面)に戻る.

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      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)

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      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

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        これは,人工知能(AI)の訓練(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)

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      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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