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【C#】ニューラルネットワークのライブラリを作る その2【MNIST】
C#で、ニューラルネットワークのライブラリを作成します。
ニューラルネットワークの実験用データ準備
前回 ニューラルネットワークのライブラリをC#で定義しました。今回は、ニューラルネットワークのプログラミング実験で使用する学習データMNISTを使用します。
MNISTの使用目的
プログラムでは、ニューラルネットワークのにMNISTの画像を入力し、その画像の数字が出力できるように、エッジの重みを微調整していきます。
準備
①Macに「Visual Studio Community 2019 for Mac」をインストールします。
→【C# for Mac】Visual StudioをMacにインストールする。【環境構築/開発】
②人工ニューロンについてざっくり解説します。
③C#を使用して、簡単なニューラルネットワークのライブラリを作ってみます。
→【C#】ニューラルネットワークのライブラリを作る その1【機械学習】
環境
PC | MacBook Air (Retina, 13-inch, 2019) |
---|---|
CPU | 1.6 GHz デュアルコアIntel Core i5 |
メモリ | 16 GB 2133 MHz LPDDR3 |
OS | Catalina 10.15.7 |
XCODE | Version 12.3 |
Visual Studio Community 2019 for Mac | Version 8.7.4 (build 38) |
MNISTをダウンロード
①以下のURLを開きます。
→ The MNIST database(Modified National Institute of Standards and Technology database)
②以下のリンクをクリックして、ダウンロードします。今回は、「train-images-idx3-ubyte.gz」、「train-labels-idx1-ubyte.gz」を使用します。
- train-images-idx3-ubyte.gz 学習データ。6万枚の手書き数字の画像。
- train-labels-idx1-ubyte.gz 上記学習データの正解データ(教師データ)。
BMP形式にするツールをVisualStudioで作る
①VisualStudioを起動します。「+新規」をクリックします。
②[新しいプロジェクト] ダイアログで、「Web and Console」(Web とコンソール) ノードの下にある 「アプリ」を選択します。「コンソール アプリケーション」テンプレートを選択し、「次へ」を選択します。
③「.NET 5.0」を選択し、「次へ」をクリックします。
④「プロジェクト名」に「MNIST2BMP」と入力し、「作成」を選択します。
以下のようにVisualStudioのプロジェクトが作成されます。
VisualStudioでBMPを扱えるようにする
「VisualStudio For Mac」の標準状態では、BMPファイルをプログラムで扱うことができません。nugetから以下のパッケージをインストールする必要があります。
- System.Drawing.Common
- runtime.osx.10.10-x64.CoreCompat.System.Drawing
①ソリューションエクスプローラーの「依存関係」を「Control+クリック」します。「NuGetパッケージの管理(M)…」をクリックします。
②右上の検索欄に「System.Drawing」と入力し、「System.Drawing.Common」「runtime.osx.10.10-x64.CoreCompat.System.Drawing」をチェックして「パッケージの追加」をクリックします。
以下のように、パッケージがインストールされます。
BMP形式に変換するツールのEXEを作成する
①以下のソースコード「Program.cs」を記述します。
using System.IO; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; public class Program { static void Main(string[] args) { byte[] pixel = new byte[28 * 28]; Bitmap bitmap = new Bitmap(28, 28); //フォルダーを作る System.IO.Directory.CreateDirectory(@"bmp_data"); //フォルダを読み込む using (FileStream fsPixel = new FileStream(@"train-images-idx3-ubyte", FileMode.Open)) { using (BinaryReader brPixel = new BinaryReader(fsPixel)) { brPixel.ReadInt32(); //ファイルのヘッダー部分を読み飛ばす brPixel.ReadInt32(); brPixel.ReadInt32(); brPixel.ReadInt32(); //ピクセルのデータを読み込んでBMP形式で保存する for (int i = 0; i < 60000; i++) { for (int j = 0; j < 28 * 28; j++) { pixel[j] = brPixel.ReadByte(); } for (int y = 0; y < 28; y++) { for (int x = 0; x < 28; x++) { bitmap.SetPixel(x, y, Color.FromArgb( (int)pixel[y * 28 + x], (int)pixel[y * 28 + x], (int)pixel[y * 28 + x])); } } bitmap.Save(@"bmp_data¥image" + i + ".bmp", ImageFormat.Bmp); System.Console.WriteLine(@"bmp_data¥image" + i + ".bmp"); } } } } }
②VisualStudioの左上の「Debug」を「Release」に変更します。
③メイン メニューから、「ビルド」→「フォルダーに公開…」の順に選択します。
④「フォルダーに公開」ダイアログで、 「公開」 を選択します。
⑤publish フォルダーが開き、作成されたファイルが表示されます。
train-images-idx3-ubyte.gzの配置・解凍
①Program.csを実行する前に、train-images-idx3-ubyte.gzを、「MNIST2BMP」フォルダの「bin/Debug/net5.0/」に配置します。
- ~/Projects/MNIST2BMP/MNIST2BMP/bin/Debug/
- net5.0/
- MetadataExtractor.dll
- Microsoft.Win32.SystemEvents.dll
- MNIST2BMP.deps.json
- MNIST2BMP.dll
- MNIST2BMP.pdb
- MNIST2BMP.runtimeconfig.dev.json
- MNIST2BMP.runtimeconfig.json
- ref
- runtime.osx.10.10-x64.CoreCompat.System.Drawing.dll
- runtimes
- System.Drawing.Common.dll
- train-images-idx3-ubyte.gz
- XmpCore.dll
②MacのFinder→「アプリケーション」→「ユーティリティ」→「ターミナル」を開きます。下記のコマンドを実行してtrain-images-idx3-ubyte.gzを解凍します。
gzip -d ~/Projects/MNIST2BMP/MNIST2BMP/bin/Debug/net5.0/train-images-idx3-ubyte.gz
③左上の再生ボタンをクリックして実行します。
以下のようにBMP画像が展開します。
次回
工事中。
- Python 114
- 制作 54
- RaspberryPi 41
- Django 40
- WordPress 40
- Linux 27
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- PHP 20
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- 仮想環境 15
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- マイコン 11
- WEB全般 11
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- Webサービス 8
- 統合開発環境 8
- 機械学習 8
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- jQuery 7
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- 起業・設立 7
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- C# 6
- デザイン 6
- SEO 6
- pydata 6
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- 数学 5
- 携帯サイト 5
- heroku 5
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