环境:
head -n 1 /etc/issue # Ubuntu 19.10 \n \l python -V # Python 2.7.17
其中,python环境是我自己建立的虚拟 venv 方便测试( 相当于你的python 实际路径)
1. 准备
下载 pylearn2 源码: https://github.com/lisa-lab/pylearn2
下载theano源码: https://github.com/Theano/Theano
下载训练数据集: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz (来源官方:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)
目录结构:
以下出现的目录都是相对于次工程的根目录
your_program_path/data/cifar10
2. 安装
2.1安装 theano, 依赖的环境: g++，numpy，scipy:
pip install Theano 或者 cd Theano python setup.py build python setup.py install
注意: ubuntu 自带 g++ , 你可以运行 test g++ 没有输出则正常. 如果你是 windows 系统,可以下载MinGW安装g++ , 然后用 test g++ 来检验
2.2安装 pylearn2:
cd pylearn2 python setup.py build python setup.py install
这时会报错: No module named ‘theano.compat.six’
可以参考: Ubuntu19 安装Theano出现“No module named ‘theano.compat.six’”
修改 pylearn2/setup.py 第8行:
# from theano.compat.six.moves import input # 注释这一行 from six.moves import input # 新增
然后,重新运行以上命令后可以正常安装
2.3 设置 pylearn 的数据文件路径
windows:
计算机=>>属性=>>高级系统设置=>>环境变量=>>新建=>>PYLEARN2_DATA_PATH 值: your_program_path/data/
需要重新开一个cmd 窗口
ubuntu :
vim ~/.bashrc 新增一行: (参考官方文档:http://deeplearning.net/software/pylearn2/)
export PYLEARN2_DATA_PATH=your_program_path/data/
之后 source ~/.bashrc
在 data 目录下新建目录 cifar10 (文件名必须是这个,之后测试的数据需要从这里读取), 然后将在的CIFAR-100 python version 拷贝到 cifar10 下解压:
3.测试Pylearn2
cd your_program_path//pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd/ python make_dataset.py
注意:这时会在 your_program_path/venv/lib/python2.7/site-packages/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd (如果你没有使用venv 则在你的python2.7 安装目录下的对应位置) 下生成两个文件:
将这两个文件拷贝到 your_program_path/pylearn2/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd 下:
训练数据:
pip install pyyamlcd your_program_path/pylearn2/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd python ../../ train.py cifar_grbm_smd.yaml
训练完成后在当前目录生成 cifar_grbm_smd.pkl 文件
4. 展示训练结果
cd your_program_path/pylearn2/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd
python ../../show_weights.py --out ToShow.jpg cifar_grbm_smd.pkl
报错:You are trying to use PIL-dependent functionality but don‘t have PIL installed.
参考:(http://www.pianshen.com/article/7207229837/)
pip install pillow
然后重新运行以上命令当前目录生成 ToShow.jpg
测试完成.
用到的第三方包:
numpy==1.16.5 Pillow==6.2.1 pylearn2==0.1.dev0 PyYAML==5.2 scipy==1.2.2 six==1.13.0 Theano==0.8.0
原文地址：https://www.cnblogs.com/feiquan/p/12080421.html