Deep Learning From Scratch 3 Save

『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)

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本書概要

本書では「DeZero」というディープラーニングのフレームワークを作ります。DeZeroは本書オリジナルのフレームワークです。最小限のコードで、フレームワークのモダンな機能を実現します。本書では、この小さな——それでいて十分にパワフルな——フレームワークを、全部で60のステップで完成させます。それによって、PyTorch、TensorFlow、Chainerなどの現代のフレームワークに通じる深い知識を養います。

pypi MIT License Build Status

ニュース

【試し読み】本書の一部をオンラインで公開しています。 https://koki0702.github.io/dezero-book/

ファイル構成

フォルダ名 説明
dezero DeZeroのソースコード
examples DeZeroを使った実装例
steps 各stepファイル(step01.py ~ step60.py)
tests DeZeroのユニットテスト

必要な外部ライブラリ

本書で使用するPytnonのバージョンと外部ライブラリは下記の通りです。

またオプションとして、NVIDIAのGPUで実行できる機能も提供します。その場合は下記のライブラリが必要です。

  • CuPy (オプション)

実行方法

本書で説明するPythonファイルは、主にstepsファルダにあります。 実行するためには、下記のとおりPythonコマンドを実行します(どのディレクトリからでも実行できます)。

$ python steps/step01.py
$ python steps/step02.py

$ cd steps
$ python step31.py

デモ

DeZeroの他の実装例はexamplesにあります。

正誤表

本書の正誤情報は、:mag_right: 正誤表ページに掲載しています。

正誤表ページに掲載されていない誤植や間違いなどを見つけた方は、:email: [email protected]までお知らせください。

Open Source Agenda is not affiliated with "Deep Learning From Scratch 3" Project. README Source: oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3
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Last Commit
1 month ago
License
MIT

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