【pylearn2】自分のデータセットを使ってカンタンにGRBMしよう - CORDEA blog
はじめに pylearn2というdeep learning libraryは、installしていくつかのサンプルを動かすだけなら割と簡単です。 ただ、いざ自分の用意したデータセットを使用してdeep learningさせようと思うと意外に大変。 というわけで可能な限り簡単に自分のデータセットを使ってGRBM(Gaussian restricted Boltzmann machine)を行うためのパイプラインを作成しました。 なんか間違ってたら適当に修正して下さい。 hoge_dataset.pyとgrbm.yamlはこちらのプログラムにいくつか私が変更を加えたものです。 私が作成したものではないパラメータ等ありますので、元のリポジトリもご参照下さい。 github.com 方法 pylearn2のinstallはいろんなところで書かれていますので割愛します。 自分のデータセットを作成 識
DeepLearningに自作画像データを入れて遊んでみる - Qiita
昨今いろいろなサービスで機械学習が使われています。中でもDeepLearningと呼ばれる手法は高性能な方法として注目されています。この記事では、pylearn2というLISA-Lab発の機械学習ライブラリを使って、実際にDeepLearningを動かしてみる方法について書きます。対象は画像ファイルです。 pyleran2のチュートリアルを動かしてみるまでの記事はたくさんあるようですが、自分で作ったデータを学習させてみるところまで書いてある情報がほとんどないようなので、「DeepLearning」とか「pylearn2」がすごいのはわかったけどどうやってつかえばええねんって人向けです。 pylearn2のインストール、使い方、チュートリアルの部分は割愛します。 また、方法はいろいろあると思いますが、ここで書くのはその一例です。 手順 全体の流れは次のようになります。各々詳しく説明します。
今ナウいディープラーニングのライブラリ「Pylearn2」のインストールとチュートリアル - Qiita
username@ubuntu:~/pylearn2/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd$ python make_dataset.py Traceback (most recent call last): File "make_dataset.py", line 29, in <module> train = cifar10.CIFAR10(which_set="train", one_hot=True) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pylearn2-0.1dev-py2.7.egg/pylearn2/datasets/cifar10.py", line 67, in __init__ data = CIFAR10._unpickle(fname) File "/usr/local/lib/
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