2014年09月たのしいPython今夜コードを書いているすべてのヒトへプロフィールAuthor:辻真吾(つじしんご)www.tsjshg.infoいまは、大学の研究室を主な拠点に、色々やってます。このブログはPythonの話題が中心ですが、どちらかというと日々の仕事で使う知識を、自分のためにメモしたものです。万が一どなたかの役に立てば光栄です。LearningPylearn2をインストールして、チュートリアルを動かした後、独自のデータを使って予測モデルを作る方法です。Pylearn2はデータの形がちょっと独特なので、CSVファイルから読み込むのが良いかと思います。こんなファイルを用意します。......ヘッダありで、各行がサンプルを表し、最初の1列目がそのサンプルの属するクラス(0から順番に数字で識別)。このCSVを次のようなコードで読み込んで、Pylearn2のデータ形式にしてから、pklに保存します。name','w'))one_hotが重要です。これで、0から10までの整数で表現されたクラスが、ニューラルネットワーク用に10個のノードで表現されます。サンプルを参考に次のようなyamlファイルを用意します。1}最初の2つは、2階層分の設定ファイル。tuningするための設定ファイルです。このファイルでは、batchサイズがサンプル数の約数になっていないと怒られるので、Wolframに因数分解してもらいましょう。nvis、nhidは可視層と隠れ層のノード数なので適宜調整します。階層を増やしたいときは、レイヤーごとの設定ファイルの冒頭を次のように変更します。},モデルのトレーニングとテストデータの予測は、次のような関数を書くと便利かも。300)これで、作ったモデルを使って、テストデータを予測するところまではできます。Learningのためのライブラリ、Pylearn2のインストールメモです。AnacondaのPython2.7とTheanoはすでにインストールされていました。このサイト参考にさせていただきました。最初のインストールは、本家のサイトを参照。環境変数は、以下の様に設定します。-Wn"openの引数がちょっと工夫ですが、その他はTheanoがちゃんと入っていればそれほど苦も無く動くと思いますが、このはじめの一歩をうごかすときのプチ嵌まりポイントが、サンプルデータ。version」を持ってきて、tarをDATAディレクトリで解凍しますが、~/pylearn2/data/cifar10/cifar-10-batches-py以下にファイルが入るようにします。make_dataset.pyのエラーが出るので、そのとき気が付きますが。top↑Emacsにauto-install.elを入れて、yamlに色を付けるEmacsでyamlファイルに色をつけたくて、よい情報を見つけたんですが、auto-installが無いことに気が付き、こことここを参考に設定したので、メモです。.emacs.d/auto-installディレクトリを作ってそこに入れました。http://www.emacswiki.org/emacs/download/auto-install.elその後、.emacsを設定。yamlの部分は以下のコマンドをEmacsから実行してから。Emacsが無言でWebサーバの応答を待つのがちょっとだけ不安。https://raw.github.com/yoshiki/yaml-mode/master/yaml-mode.elまあ、手作業でダウンロードして、/Applications/Emacs.app/Contents/Resources/site-lispに入れても良いんですけどね・・・。