ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実践その1

ディープラーニングを学ぶ

ディープラーニングの入門書として10万部も売れたという話題の本をやっていきたいと思います。技術書は5万部売れれば大成功と言われる世界なんですよね。

1章 Python 入門

Pythonの機能をざっと紹介しています。

2章パーセプトロン

入力に対する出力を定めるものがパーセプトロンのアルゴリズムです。説明として論理回路が挙げられていたので、イメージすることができました。

3章ニューラルネットワーク

Pycharm に numpy をインストール

僕はAnacondaとPycharmを使ってPythonの環境を整えています。

numpyをimportするとエラーが出たので、原因を調べると、インストールしていないことが原因でした。

file → Settings → Project Interpreter

と進み＋マークをクリックして、インストールしたいパッケージを探します。

f:id:yamakasa3:20181016032241p:plain

また、僕のディレクトリは下の画像のようになっています。

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DFSLMというディレクトリに本書のサンプルが入っています。

3.6.1 MNISTデータセット

僕はここからコードを書き写しています。

本書とはディレクトリの構成が違うので下のようになっています。

import sys, os
sys.path.append(os.pardir)
from DLFSM.dataset.mnist import load_mnist

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = \
    load_mnist(flatten=True, normalize=False)

print(x_train.shape)
print(t_train.shape)
print(x_test.shape)
print(t_test.shape)

また、PILというモジュールをインストールしようとしたところ、失敗しました。解決策↓

qiita.com

pillowをインストールしたところ、解決しました。