機械学習

【NNabla】Neural Network Librariesの使い方まとめ

NNablaのまとめ記事

こんにちは。

ディープラーニングお兄さんの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。

仕事・プライベートどちらでも”深層学習””プログラミング”を楽しんでいます。

本ブログで機械学習の記事も書いているので、良かったら遊びに来てください。

最近はSony製の深層学習フレームワーク “Neural Network Libraries(NNabla)” について記事を書いています。

記事数が増えてきたので、Tips集のつもりで過去に書いた記事を本記事にまとめます。

※ソースコード付の記事を多数公開中

Neural Network Libraries(NNabla)の環境構築

Windows Subsystem for Linux(WSL)にNNablaをインストールする方法

Neural Network Libraries
【NNabla】Windows(WSL)にNeural Network Librariesをインストールするこんにちは。 ディープラーニングお兄さんの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 深層学習フレームワークのChaine...

※Ubuntuにインストールする方法とほとんど同じ

NNabla C++ ライブラリのインストール 

NNabla C++ APIの環境構築について

NNabla C++ APIの環境構築
【NNabla】C++ APIを使うための環境構築 -ライブラリのインストール方法など-こんにちは。 ディープラーニングお兄さんの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 以前 “Neural Network...

※PythonだけでなくC++で深層学習を使いたい人向けの記事

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【深層学習入門】実践!NNablaで学習から推論まで

NNablaを使った深層学習チュートリアル -学習から推論まで-

Neural Network LibrariesによるDeep Learningチュートリアル
【NNabla】実践!Neural Network Librariesで学習から推論まで直観的にニューラルネットワークの実装ができるソニー製の深層学習フレームワーク”NNL”によるDeep Learning(ディープラーニング)入門チュートリアルを書きました。学習から推論まで行うPython APIを使ったソースコードも公開しています。勉強にお役立て下さい。...

※本記事でChainer版の深層学習チュートリアルも紹介しています

学習済みモデルを使って推論する方法 -HDF5ファイル編-

深層学習チュートリアル記事で生成した学習済みモデル(h5ファイル)による推論を実践

NNablaと学習済みモデルで推論
【NNabla】Neural Network Librariesと学習済みモデルによる推論 -HDF5ファイル編-直観的にニューラルネットワークの実装ができるソニー製の深層学習フレームワーク”NNL”によるDeep Learning(ディープラーニング)入門チュートリアルを書きました。学習済みモデル(h5)を使った推論が行えるPython APIのソースコードも公開しています。勉強にお役立て下さい。...

※学習済みモデルについての丁寧な解説あり

学習済みモデルを使って推論する方法 -NNPファイル編-

今度は学習済みモデル(NNPファイル)による推論を実践

NNablaと学習済みモデルで推論
【NNabla】Neural Network Librariesと学習済みモデルによる推論 -NNPファイル編-直観的にニューラルネットワークの実装ができるソニー製の深層学習フレームワーク”NNL”によるDeep Learning(ディープラーニング)入門チュートリアルを書きました。学習済みモデル(NNP)を使った推論が行えるPython APIのソースコードも公開しています。組み込みシステムと深層学習に関する説明もあるので、勉強にお役立て下さい。...

※組み込みシステムと深層学習についての説明あり

NNabla CLIでニューラルネットワークの構造を可視化する

NNablaのCommand Line Interfaceを使ってニューラルネットワークの構造をグラフ化する。

NNabla CLIでニューラルネットワークの構造を可視化
【NNabla】Python CLIでニューラルネットワークの構造を可視化する直観的にニューラルネットワークの実装ができるソニー製の深層学習フレームワーク”Neural Network Libraries”のCommand Line Interfaceを使ってNNPファイルに保存されたニューラルネットワークの構造を描画します。...

※NNPファイルを使用します

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NNabla C++ APIで推論する方法

NNabla C++ APIによる推論を実践(C++のみで推論)

NNablaのC++ APIで推論
【NNabla】C++ APIと学習済みモデルによる推論こんにちは。 ディープラーニングお兄さんの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 前回、Sony製の深層学習フレームワ...

※NNPファイルを使用します

実践!NNablaでモデル圧縮(仮)

I study “Deep Learning” for Embedded system.

I interested in Model Compression.

I will try Model Compression with NNabla…

※随時更新する予定

【おまけ】Spresenseの紹介

Neural Network Librariesで学習したモデルは、Sony製のスマートセンシングプロセッサ搭載ボード”Spresense”で実行できるそうです。

Spresenseメインボード

Arduino IDE や専用のSDKを使って簡単にIoTシステムを実現できるようです

Spresense拡張ボード

Arduino UNO 互換のピンソケット

Spresenseカメラボード

Sony製CMOSイメージセンサー

SONY SPRESENSE カメラモジュール CXD5602PWBCAM1

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