NNabla（Neural Network Libraries）とNeural Network Console

NNAbla는 Neural Network 프레임워크로 C++와Python2,Python3는 Neural Network 구축에 사용되는 라이브러리에서 사용할 수 있다.
2017년 8월 17일, Nnabla의 GUI 도구인 Neural Network Console이 공개되었습니다.
Neural Network Console을 이용하면 코드를 쓰지 않아도 GUI로 Neural Network를 구축하여 자동으로 다양한 최적화를 할 수 있다.

참조:http://qiita.com/HirofumiYashima/items/10b7773ea00fda17868e

Nnabla 설치

요구 사항

공식적으로 운행을 보증하는 것은 Wondows 8.1과 Windows 10이다.
Nnabla에 필요한 소프트웨어는

Python 2.7 or Python>=3.5: PIP

Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable

동적 입력 프롬프트에서 클릭

CUDA Toolkit 8.0/cuDNN 6.0 (for NVIDIA GPU users)

사용자 정의 모양새를 정의합니다.

설치

Microsoft Visual C++2015 설치
https://www.microsoft.com/ja-JP/download/details.aspx?id=52685

Miniconda 설치(Python3)
https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe

scipy scikit-image ipython 설치
설치된 Anaconda Prompt에서$ conda install scipy scikit-image ipython

CUDA 설치(옵션)
http://nnabla.readthedocs.io/en/latest/python/install_on_windows.html#cuda-toolkit-8-0-cudnn-6-0

Nnabla 설치
설치된 Anaconda Prompt에서$ pip install nnabla

Neural Network Console 설치

https://dl.sony.com/ja/
메일 주소를 입력하고 동의하면 Neural Network Console의 다운로드 링크가 전송됩니다.(약 1GB)
참조:http://imagingsolution.net/deep-learning/neural-network-console/neural-network-console-download-install/
neural_network_console_100.zip 압축 해제 neural_network_Console을 두 번 클릭하여 Neural Network Console을 시작합니다.

Neural Network 구축, 학습 및 평가

Neural Network 구축 시도

새 프로젝트
새 항목 클릭

전결합 3층 신경 네트워크 구축
NIST 학습 가정(입력 레이어 28x28, 중간 레이어 100+ 활성화 함수 ReLU, 출력 레이어 1)

훈련 데이터 등의 설정
DATASET 클릭

각각 Traning 및 Validation 의 URI 설정
Training : mnist_training.csv
Validation : mnist_test.csv

Training 재생 버튼을 누르면 자동으로 학습이 시작됩니다.

평가
Evaluation의 재생성 단추를 누르면 정확한 데이터와 Neural Network의 출력 값(출력층은 1,float 출력)을 비교할 수 있습니다.

기타

이번에는 복잡한 네트워크이지만 샘플에 소프트웨어 Max에서 MNIST 0~9 확률을 제시하는 모델이 준비되어 있기 때문에 (가정의 12_residual_learning.sdproj)를 참고하십시오.
※ 시간이 있으면 자동으로 최적화 또는 추적

주의사항

저는 SONY 직원이지만 개인적인 보도로서 조직과는 무관합니다.

참조 페이지

https://blog.dl.sony.com/53/
http://arakan-pgm-ai.hatenablog.com/entry/2017/08/23/003000