ゼロから作るDeep Learning（初日）

こんにちは、筋肉めがねです。

10月1日になりました。これから12月末まで3ヶ月ありますね。3ヶ月あれば、何か一つ成し遂げる事ができそうですね。6 packを目指すもよし。語学を一つ勉強するでもよし。僕は3ヶ月間、人工知能をみっちりやる、と決めました。

さて、何から手をつけようか、と頭を悩ませるところですが、この3ヶ月は実践する事に重きを置くので、おうちにある以下の本を先ずはやりぬきます。この本は理論の説明、そして読者がその理論を使って実践できるような構成になっているので僕の目的にドンピシャです。

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装

では、初日のスタートです。

本日は、1章を終わらせましょう。

最初に、1章を終えた時点でのoutputを先にお見せします。

1章でのoutputは主に2つあります。一つはグラフの描画、そしてもう一つは画像の表示。

sin, cos関数の描画

画像の表示

 

これら二つのoutputは、どちらもNumPy、Matplotlibライブラリを利用して作られています。

そして、それぞれのoutputを出力するために書いたコードはこちら。

sin, cos関数

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#データの生成
x = np.arange(0, 6, 0.1) #0から6まで0.1刻みでデータを生成
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

#グラフの描画
plt.plot(x, y1, label = "sin")
plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label = "cos") #破線で描画
plt.xlabel("x") #x軸のラベル
plt.ylabel("y") #y軸のラベル
plt.title('sin & cos') #タイトル
plt.legend()
plt.show()

先ずは、numpy、matplotlibと呼ばれるライブラリをimportします。numpyは多次元配列を扱うときに役に立ち、matplotlibはグラフの描画やデータの可視化に役に立ちます。

後は、データは0から5.9まで、0.1刻みで合計59個作成し、それを配列xに格納、xの値を順にsin関数、cos関数に入れ、出力をそれぞれy1, y2とし、y1, y2をプロットしたグラフを描画する、というものです。

画像の表示

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

img = imread('LatteMacchiato.jpg') #画像の読み込み
plt.imshow(img)
plt.show()

このコードは、current directory（Macの場合、通常Home直下）に'LatteMacchiato'という画像が保存されている事を想定しています。

本日は深層学習の実践に必要な環境を整えました。次回は少し理論の話を書く予定です。

それでは、本日は以上でございます。