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Neural Network Console(以下NNC)を使用して、NNBファイルを作成する方法を説明します。
NNCは、SONYが提供するディープラーニングモデルの開発環境となります。このツールはGUIを備えているため、直感的な操作によってディープラーニングを扱う事が出来ます。
NNCには、Cloud版とWindowsアプリ版が用意されていますが、ここではWindowsアプリ版を使用します。
ダウンロードは以下の場所から行えます。
セットアップ方法については、オフィシャルドキュメントを参考してください。
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support.dl.sony.com > Docs > セットアップ
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Note
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NNC本体は無料でダウンロードする事が出来るのですが、起動時にアクティベーションが必要となります。
アクティベーションはSonyアカウントかGoogleアカウントが必要となります。 なお、NVIDIA製GPUがインストールされていると、より高速な動作をします。（ここで扱う程度のものであればGPUは不要です） |
ここでは、非常にシンプルな機械学習モデルを作成します。
今回は以下のようなモデルを作成します。
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0.0から1.0の範囲で10種類の値を生成します。
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生成された値の中から最も大きな値を選びます。
コンピュータにどんなことをさせたいのかを教えるためのデータセットを渡します。
データセットは問題と回答がセットになったものとなっており、NNCでは以下のように渡します。
| res/example_01.csv |
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x__1やy__6といったカラム名は、CSVのデータを配列として認識させるための特別な表記方法となります。
データセットには以下のように設定してください。
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Trainingにはexample/simple/dataset/simple_t.csvを設定
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Validationにはexample/simple/dataset/simple_v.csvを設定
Neural Network Libraries（以下NNabla）は、SONYが提供するオープンソースのディープラーニングライブラリです。このライブラリは、Pythonを使用して、少ないコード量で直感的に計算グラフ（ニューラルネットワーク）を定義することができます。
NNablaはPython言語のモジュールとして提供されています。ですのでまずはPython環境が必要となります。
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Note
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ここではPythonの導入方法について詳しく説明しません。
すでにインストールされているという前提で以降は説明します。 |
インストール方法はpipを使用して以下のようにインストールをするだけです。
pip install nnablaコーディングについては、example/simple/simple.pyに記載されている内容を参考にしてください。
simple.pyの内容は、NNCを使って作業したものと殆ど同じとなっています。
NNabla C RuntimeはNNablaのすべての機能を利用する事が出来ません。
モデルを作成する場合は、対応していない機能を使わないように設計してください。
使用可能な機能については以下を参考にしてください。