PerlとMXNetでディープ・ラーニング: 状況説明

[17/07/06 01:32 更新]

ここでは、gitでダウンロードした中のmxnet/perl-package/AI-MXNet/examplesにあるmnist.pl(手書き数字認識)を例にとって、基本的な使い方と、私には分かりにくかったところを紹介する。

この例題を実行するためには、aptなどで、libperlio-gzip-perlをインストールする必要がある。[他のOSでは、それに該当するサムシング]

基本的には、mnist.plの2行目あたりに、


use lib "$ENV{HOME}/lib/perl5";

を追加するだけで実行できるはずである。 [あるいは、環境変数PERL5LIBを設定してもよい。この点に関しては、今後、言及しない]

が、前述のように、

ということをしようとすると、いくつもの困難にぶつかる。

調査と試行錯誤の末に(まだ勘違いしてるかも知れないけど)分かったことは、

保存は$model->save_checkpoint($prefix, $nepoch)の形でする。ここで、$modelはAI::MXNet::Moduleのインスタンスであり$prefixは保存ファイル名の最初の部分で、$nepochはエポック数である。
$modelにエポック数は保持されてない。
ソースを見る限り、保存で指定するエポック数は、ファイル名を決めるためだけに使われて、保存される内容には関係しない。なので、$model->save_checkpoint("mnist", 2)と$model->save_checkpoint("mnist", 10)は、ファイル名が違うだけで、同じ内容を保存する。
呼出は、$model->load($prefix, $nepoch)の形ではなく、my $model = mx->mod->load($prefix, $nepoch)のようになる
呼び出されたモデルは、bindされなければ、予測が出来ない。が、bindに必要な情報は保存されていない。

などである。

というわけで、取り敢えず、どうにかするPerl Packageを作った。