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https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3

『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3

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

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README

          



## 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) |DeZeroのソースコード|
|[examples](/examples) |DeZeroを使った実装例|
|[steps](/steps)|各stepファイル(step01.py ~ step60.py)|
|[tests](/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。

- [Python 3系](https://docs.python.org/3/)
- [NumPy](https://numpy.org/)
- [Matplotlib](https://matplotlib.org/)

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](https://cupy.chainer.org/) (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](/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](/examples)にあります。

[](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3/tree/tanh)[](/examples/spiral.py)[](https://colab.research.google.com/github/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3/blob/master/examples/mnist_colab_gpu.ipynb)

[](/examples/gan.py)[](/examples/vae.py)[](/examples/grad_cam.py)

[](/examples/style_transfer.py)[](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3/wiki/DeZero%E3%82%92iPhone%E3%81%A7%E5%8B%95%E3%81%8B%E3%81%99)

## 正誤表

本書の正誤情報は、[:mag_right: 正誤表ページ](../../wiki/Errata)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: japan@oreilly.co.jp]()までお知らせください。