pylearn2(テスト記事)
試しにvirtualenv使って環境作る+pylearn2
pyenv virtualenv 2.7.6 pylearn2_test
progフォルダをルートに作成して、pylearn2用のお試しフォルダを作って、pyenv localでpylearn2用の環境を作成。pyenv versionで環境ができているか確認
cd ~ mkdir prog cd prog mkdir pylearn2_test cd pylearn2_test pyenv local pylearn2_test pyenv version
pylearn2に最低限必要なnumpy, scipy, matplotlib, theanoとオプションのscikit-learn, PyYAMLを導入。
pip install numpy scipy matplotlib pip install scikit-learn pip install PyYAML pip install ipython pip install pillow pip install cython
どうやらTheanoはbleeding-edge versionでインストールしたほうがいいらしい
pip install --upgrade --no-deps git+git://github.com/Theano/Theano.git
Theanoの動作確認のためにDeep Learning tutorialsからLogistic_sgdを使ってみる。
git clone https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials cd DeepLearningTutorials/code python logistic_sgd.py
うだうだでてきて最終的なvalidation score, test performanceと所要時間が出てくる
Optimization complete with best validation score of 7.500000 %,with test performance 7.489583 % The code run for 74 epochs, with 3.877034 epochs/sec The code for file logistic_sgd.py ran for 19.1s
cd cd /prog/pylearn2/_test git clone https://github.com/lisa-lab/pylearn2 cd pylearn2 python setup.py develop
.bashrcに追記
export PYLEARN2_DATA_PATH="${HOME}/prog/pylearn2_test/data/$PYLEARN2_DATA_PATH"
export PYLEARN2_VIEWER_COMMAND="open -Wn"
export PATH="${HOME}/prog/pylearn2_test/pylearn2/pylearn2/scripts:$PATH"
さてpylearn2用のデータセットの準備
mkdir ~/prog/pylearn2_test/data/cifar10 mnist
cifar10とmnistのデータセットを準備する 参考リンク: MacbookにPylearn2をインストールする
サンプル実行！
cd ~/prog/pylearn2_test/pylearn2/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd python make_dataset.py
疲れたので休憩……
メモ Pylearn2
