各layerはここ参照。"wb"))パラメータはかなり適当。その後、モデルを使って特徴を抽出する。csvのwriterを使うと簡単にできる。f.close()theano.functionでoutputsに途中の層を指定することで、入力データをネットワークの最後まで通さなくても特徴を取り出せる。layerの出力がndarrayで入る。column]の形になっているので、一次元配列になおしてからwriterow()でファイルに書き込む。二次元配列の場合はwriterows()を使うとループを使わず一発で書き込める。実際はこっちのが使うかも。....]のようにカンマ(,)で区切られた数字の羅列になる。自分はこれをmatlabで使いたかったので、csvread('feature.txt')ですぐ読み込めた。【追記】numpyのsavetxt()とloadtxt()でもできた。numpy.loadtxt("test.txt")でおけただしこっちの方法だと全て小数でっぽい?桁数がすごいことになる多分やり方はあると思うけど必要にかられてから調べよう。やっとこさ少しだけtheanoに慣れてきた気がしないでもない。読んでいく...前回に引き続いて、機械学習の本を読んでいく。モメンタム項を導入するtheanoを使って色々実験中。learningは十分な量のデータセットがあって初めて効果を発...2015-10-22theanoのconv2dとmax_pool_2dが遅いので何とかする(2)前回に引き続いてpylearn2のFilterActs()の使い方を書いてく。(1)はてなブログをはじめよう!may46onezさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。