テストデータによる推論を実装した

examples/iris/inference.rb

@@ -0,0 +1,30 @@
+require_relative 'mlp'
+require_relative 'dataset'
+require 'optparse'
+
+snapshot_filename = nil
+opt = OptionParser.new
+opt.on('-r', '--resume VALUE', "Resume the training from snapshot") { |v| snapshot_filename = v }
+opt.parse!(ARGV)
+
+# 学習させた時と同じモデルを定義
+predictor = MLP.new
+
+# スナップショットをモデルに読み込む
+Chainer::Serializers::MarshalDeserializer.load_file(snapshot_filename, predictor, path: '/updater/model:main/@predictor/')
+
+# テスト用のデータセットを取得
+test_dataset = Dataset.get_iris
+
+pass_count = 0
+(0...test_dataset.size).each do |i|
+  variables, answer = test_dataset[i]
+
+  # 変数をモデルに与えて推論結果を取得
+  prediction = predictor.(variables).data.argmax
+  pass_count += 1 if prediction == answer
+
+  print format("test%03d: prediction = %d, answer = %d\n",i, prediction, answer)
+end
+
+print "accuracy: #{pass_count * 100.0 / test_dataset.size}\n"

examples/iris/iris.rb

@@ -45,7 +45,3 @@
 
 # --------------- 訓練の開始 -----------------
 trainer.run
-
-# --------------- testデータを使った推論 -----------------
-# todo
-# `net` や `net.predictor` を良い感じに使ったら推論できる？