ゼロから作るDeepLearning買った

機械学習界隈で非常に分かりやすいと評判になっていた本を買いました。

買うか pic.twitter.com/fGSMKHkeb5

— マコー (@BPK_t) 2016年12月5日

まだ、途中までしか読んでないけど、確かに分かりやすいし説明が丁寧ですね。
この本は最小限のライブラリでDLを構築しようというのが主題なんですが、数値計算ではNumpy、グラフ表示にはMatplotlibを利用しています。
本文で例となるコードが出てくるので読むだけではなく自分で手を動かしたほうがより理解しやすいかなと思うので動作環境を構築してみます。

jupyter

jupyterを新たに構築しようかと思ったが、既にpull済みのtensorflowのimageにjupyterが含まれていたのでそれを流用する。
pandasが入っていなかったようなのでインストールする

コンテナに入る

docker start <container_id>
docker exec -it <container_id> bash

pandasをインストール

sudo pip install --upgrade pip
sudo pip install pandas

jupyterでコード書く

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline 

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))    

X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
Y = sigmoid(X)
plt.plot(X, Y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.show()

グラフが表示された