NNCのサポートページ（チュートリアル）を見ると、Neural Network Console（NNC）による学習済みニューラルネットワークのNeural Network Librariesを用いた利用方法は2つの方法があることがわかりました。

　チュートリアル：

　・Neural Network Consoleによる学習済みニューラルネットワークのNeural Network Librariesを用いた利用方法2種

一つは「コマンドラインインターフェイスを用いて推論を実行する方法」で、もう一つは「Python APIを用いて推論を実行する方法」

2つの方法ともにPythonが必要で、NNCがインストールしてあれば同梱のPython環境がそのまま利用可能なようです。

”一切のコーディングを行うことなく、最も簡単に推論を実行させることができる”とある。

ただし、毎回Pythonを起動し、学習済みネットワークの構造やパラメータ、認識対象のデータセットの読み込みを行うため、実行速度が遅いという欠点があるようだ。

この方法は実験的に推論を実行させたい用途などに適していて、システムに組み込みで使用するのには向いていないみたいだ。

まずは、Neural Network Librariesが利用できるように環境を準備する。

Neural Network Librariesをインストールする必要があるので、以下のドキュメントをご参照して

インストールします。

インストールが完了したら、CLIコマンドをチュートリアルのとおりに実行すれば推論できます。

チュートリアルではPython環境でCLI.pyを実行するようになっていますが、Windowsのコマンドプロンプトでnnabla_cli.exeを実行しても同様なことが可能です。

チュートリアルに書いてあるようにこのやり方は推論対象のデータセットをCSV形式のファイルで準備しておいて結果も指定したCSVファイルに書き出されます。

確かにシステムに組み込んで使用するには向いていないですが、リアルタイムの必要がなければ十分活用できるかもしれません。

チュートリアルには、”Neural Network Librariesの豊富な機能を直接利用することができ、外部のプログラムとの連携の容易さや、パフォーマンスにも優れています。”と書いてあります。