検索 Webを探してみても、意外と、Jupyter Notebook (.ipynb)の内容を、簡単で綺麗に表示できる方法が見当たらない。 https://minus9d.hatenablog.com/entry/2018/03/17/153537 Github Githubのレポジトリに登録された.ipynbファイルは自動的に整形されて閲覧できます。 Gist .ipynbファイルのテキストを全文コピーしてGistに貼り付け Binder (beta) Herokuの無料枠を使ってJupyterサーバを立てる nbconvertコマンドを使ってHTMLやMarkdownに変換し加工 別サイトのサービスを利用しなくてはならないと、記事を書く度に毎回、アップロード操作しなくてはならない。 どれも面倒。 そこで 記事の原稿はローカルPCに残る 投稿操作は1回きりで楽 HTMLをそのまま貼り付けたい を満たすような方法を模索すると、以下の方法で、おおよそ 簡単にJupyter Notebookの内容をそのままブログに載せられる ことが分かった。 方法 ブログ記事の作成・編集、コードの実行・試行錯誤は、すべてローカルのPCのJupyter Notebook(.ipynb)上で作る。 ↓ Jupyter Notebookのメニュー→File→ Print Preview でプレビューを表示。 プレビューページ が表示される。 ↓ プレビューページの一部・全てを選択して、 コピー 。 ↓ ブログ(Bloggerを使用)サイトで新規記事を作成して、 ペースト 。 プレビュー表示のHTMLが、そのまま維持・貼り付けされる。 ↓ ブログを投稿。 利点 この方法であれば、かなり書きやすい。 ローカルのPCに原稿の 文章データ(.ipynb)はすべて残り 、安心。 ブログに投稿しても、見た目がほとんど同じ、 綺麗な見た目のまま を維持可。 ブログへの投稿は、 コピー&ペーストだけ でOK、非常に楽。 グラフ画像も、コピー&ペーストで同様に一括で貼り付け られて投稿されるので、楽。 ブログ記事の修正投稿は、ローカル
投稿
抜粋したコードで評価 Iterator⇒成功 In [56]: my_net = MLP () serializers . load_npz ( 'my_mnist.model' , my_net ) In [57]: train_iter = iterators . SerialIterator ( train_val , batchsize ) x , t = concat_examples ( train_iter . next (), gpu_id ) with chainer . using_config ( 'train' , False ), chainer . using_config ( 'enable_backprop' , False ): y = net ( x ) accuracy = F . accuracy ( y , t ) print ( accuracy . array ) 0.984375 抜粋したコードで評価 画像1枚⇒成功 In [59]: x , t = test [ random . randint ( 0 , len ( test ))] x = infer_net . xp . asarray ( x [ None , ... ]) with chainer . using_config ( 'train' , False ), chainer . using_config ( 'enable_backprop' , False ): y = infer_net ( x ) y = y . array print ( y ) print ( y . argmax ( axis = 1 )[ 0 ], t ) [[ -0.13074946 -3.27831101 14.03434944 4.3200264 -9.22432804 -6.01922178
「4.2. Chainerの基本的な使い方」を実際に実行してみる。 https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials/notebooks/Introduction_to_Chainer.html#Chainer%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%9A%84%E3%81%AA%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9 インストール直後の初回試行時は、net(x)の評価の行でエラーとなっていたが、 Jupyter Notebook再起動、PC再起動 などを実施した後に、エラーが無くなる。 In [5]: from chainer.datasets import mnist # データセットがダウンロード済みでなければ，ダウンロードも行う train_val , test = mnist . get_mnist ( withlabel = True , ndim = 1 ) Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz... Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz... Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz... Downloading from http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz... In [46]: import matplotlib.pyplot as plt plt . imshow ( train_val [ 0 ][ 0 ] . reshape ( 28 , 28 ), cmap = 'gray' , interpolation = "none" ) plt . show