<jupyter_start><jupyter_text>メモさいとうこうき斎藤康毅ゼロから作る Deep Learning 3フレームワーク編を読む=> 中断。 なぜなら大変よく書けている本だと思うし、これを1つずつなぞっていけばChainer, PyTorch, TensorFlow が深く理解できるのかもしれないが、いまの自分の興味の対象ではない。 やるなら、1巻目 Python のところからでしょう そこなら Python の勉強にはなる。 それでもいまの興味の対象である sympy とかではない。<jupyter_code># 完成品 => dezero

# pytorch, chainer, tensoflow みたいなものを作る

# 必要なソフトウェア
# python
# numpy
# matplotlib
# cupy #=> nvidiaのgpuを使う
# pillow => 画像処理
# graphviz

# https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-3<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>変数<jupyter_code>class Variable:
    def __init__ (self, data):
        self.data = data
import numpy as np
data = np.array(1.0)
x = Variable(data)
print(x.data)
# 実験
import numpy as np
data = np.array([1.0,2.,3.8])
x = Variable(data)
print(x.data)
print(type(x))
print(type(data))
x.data = np.array(2.0)
print(x.data)
import numpy as np

x = np.array(1)
print(x.ndim) # ndim => number of dimension 次元数のこと

x = np.array([1, 2, 3])
print(x.ndim)

x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x.ndim)<jupyter_output>0
1
2
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14231136580706782, 'fraction_numerical': 0.024832855778414518, 'mean_word_length': 5.429447852760736, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 8, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '142957', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 596, 'n_tokens_neox': 572, 'n_words': 92, 'path': 'deeplscratch03.ipynb', 'repo_name': 'kalz2q/myjupyternotebooks', 'size': '1047'}