daisuke19891023 / deep-learning-from-scratch-3

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

フレームワーク編

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。

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。

• Python 3系
• NumPy
• Matplotlib

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、🔎 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、📧 [e-mail]までお知らせください。