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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。 from pylearn2.datasets.csv_dataset import CSVDataset import pickle pyln_data = CSVDataset('file name',delimiter='\t',one_hot=True) pickle.dump(pyln_data, open('pkl file 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。 !obj:pylearn2.train