ノート/theano

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theanoインストール †

↑

インストール †

参考＝Centos6.0上のインストール例

Python 2.4以上　　　(2015-04-04 Mintでは Python 2.7)
```
yum install python-devel
```
OpenSSL-develがないため、pythonでHTTPSが見えないというエラー
```
yum install opensll-devel
```

BLAS, LAPACK, ATLAS

yum install blas-devel lapack-devel atlas-devel

setuptools

wget https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py -O - | python

pip　　pipのサブコマンドはここ
```
easy_install pip
```
NumPy
```
pip install numpy (numpy==1.6.1)
```
SciPy
```
pip install scipy (scipy==0.10.1)
```
nose
```
pip install nose
```
Sphynx
```
pip install sphinx
```
Git　インストール済み
pydot
```
pip install pydot
```

NVIDIA CUDA drivers and SDK 　要求条件に合うかどうかわからないが…
　CUDA用リンクライブラリのパスが必要（通っていなかった）なので次の操作
/etc/ld.so.conf.d/下に適当な名前のファイルcuda55-x86_64.confを作ることにするファイルの内容は、１行で

/usr/local/cuda-5.5/targets/x86_64-linux/lib　　　libcublas.soとかlibcufftw.soとかが置いてあるディレクトリ
  (訂正 2015-04-04  mintでは　/usr/local/cuda/lib64　に変更)

作成後、ldconfigを実行
その上で、実行者の環境内で次のようなGPUのための環境変数を設定する

CUDA_ROOT=/usr/local/cuda5.5　か
  (訂正 2015-04-04  mintでは　CUDA_ROOT=/usr/local/cuda-6.0 )
THEANO_FLAGS='cuda.root=/usr/local/cuda5.5'　か
  (訂正 2015-04-04  mintでは　CUDA_ROOT=/usr/local/cuda-6.0 )
.theanorcファイルに情報を書き込んでおくか

theano
```
pip install theano
```

↑

テスト †

NumPy (~30s): python -c "import numpy; numpy.test()"
SciPy (~1m): python -c "import scipy; scipy.test()"
Theano (~30m): python -c "import theano; theano.test()"
Speed test Theano/BLAS

↑

TheanoとDeep Learning †

↑

とにかくポインタ †

Deep Learning Tutorials

Deep Learning Tutorial

PythonとDeep Learning. 手書き文字認識

Deep Learningを実装する http://deeplearning.net/tutorial

Theano: Deep Learning on GPUs with Python

Deep Learning 用語集

Theano 解説

(2014-10-14追記) Theano入門（theano_rbm 0.1 ドキュメント）

↑

PyLearn2　～　Theanoを使ったDeep Learning †

pylearn2 Tutorial

pylearn2 Document and Installation

ここでも紹介

gitが必要。なければ

yum install git

pylearn2をダウンロード

git clone git://github.com/lisa-lab/pylearn2.git

インストール

cd <pylearn2home>/pylearn2/
su
python setup.py develop

ついでに

export PYLEARN2_DATA_PATH=/data/lisa/data

次にチュートリアル　Quick-start example　に従って試す。まずcifer-10（cs.toronto.eduのデータ、ここに説明）をダウンロード

cd <pylearn2home>/pylearn2/scripts/datasets
./download_cifer10.sh　　　しばらくかかる

次に、モデルをtrainする

<pylearn2home>/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd/ 
python make_dataset.py
export PATH=$PATH:<pylearn2home>/pylearn2/scripts　　.bashrcに入れておくとよい
train.py cifar_grbm_smd.yaml

次にモデルを見てみる。その前に、matplotlibを使うので、それをインストール。その前に

sudo yum install freetype-devel libpng-devel
pip install matplotlib

更に表示のためにeogが欲しいので

yum install eog-devel

その上で

export PYLEARN2_VIEWER_COMMAND="eog --new-instance"
show_weights.py cifar_grbm_smd.pkl　　　<< Xwindowなりのディスプレイ環境が必要、teraterm下ではエラーになる

その結果表示されたものが

更に

plot_monitor.py cifar_grbm_smd.pkl　　<< サブコマンドの使い方が分からない

Deep Learning Tutorial の Theano例題をやってみた　＞＞　Deep Learning Tutorialの例題

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