Deep Learning をするために GPU付ノートパソコン "OMEN HP15" を購入したので、早速ソニーのディープラーニングのフレームワーク「Neural Network Console」を動かしてみることにしました。


例によって動画でまとめていますので、お時間のある方はこちらをどうぞ。





”Neural Network Console”は、Windows版と、クラウド版がありますが、もちろんGPUを活かせるWindows版をダウンロードして使います。



https://dl.sony.com

”Neural Network Console”のWindows版の最新版は”1.4.0”です。メールアドレスを登録すると、ダウンロード用のURLが記載されたメールが届くので、そこからダウンロードします。






ダウンロードした、”neural_network_console_140.zip” ファイルを解凍するとと ”neural_network_console_140” フォルダの下に、"neural_network_console.exe" があるので、それを起動します。





プロセッサーの設定をします。メニューのセットアップをクリックして、”ENGINE” メニューの ”Processor Type” をGPUに設定します。





”EDIT”を押すと、ニューラルネットワークのプロジェクト画面が出てきます。





この画面の "Training" の再生ボタン（三角ボタン）を押すと学習が開始されるはずですが、なんと "`status == CUDNN_STATUS_SUCCESS`:NOT INITIALIZED" というエラーが出てしまいました。
トホホ…





いろいろと試行錯誤をしましたが、なんのことはないディスプレイアダプタのドライバをアップデートすることで問題が解決できました。





学習が終わると学習経過がグラフで表示されます。





次にプロジェクト画面の "Evalution" の再生ボタン（三角ボタン）を押すと、学習したニューラルネットワークの評価ができます。評価結果はこのニューラルネットの場合、"0" に近いと "4"、"1" に近いと "9" になります。





これでは、どれくらいの認識率かよくわからないので統計画面で確認します。





統計結果を見ると、認識率は "0.952" になりました。

さて、これをどう使うかですが、同じくソニーから出ている "SPRESENSE" で活用できます。次は、”Neural Network Console” と "SPRESENSE" の連携について試してみたいと思います。
（＾＾）／～




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