Pylearn2 インストール方法

LinuxへのPylearn2のインストール方法。（対象はubuntu）

1. python、git、pipのインストール

aptデータベースの更新

sudo apt-get update

gitをインストール

sudo apt-get install -y --force-yes git

pythonをインストール

sudo apt-get install -y --force-yes python

pipをインストール

sudo apt-get install -y --force-yes pip

pipはpythonパッケージの管理ツール。

2. Python各種パッケージのインストール

開発系パッケージ、matplot(plot用)、NumPy(数値計算)、SciPy(科学技術計算)、などをインストール。

sudo apt-get install -y --force-yes python-all-dev libblas-dev libblas3 liblapack-dev liblapack3 liblapacke liblapacke-dev python-matplotlib python-matplotlib-data
sudo apt-get install -y --force-yes python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose

3. Python Imaging Library (PIL) のインストール

PILは画像データを扱うためのpythonライブラリ。

sudo apt-get install python-dev libjpeg-dev libfreetype6 libfreetype6-dev zlib1g-dev
sudo apt-get build-dep python-imaging
pip install git+git://github.com/python-imaging/Pillow.git

4. その他のパッケージをpipでインストール

theano(数値計算用ライブラリ)、PyYAML、など。

sudo pip install theano
sudo pip install PyYAML
sudo pip uninstall pydot pyparsing
sudo pip install pyparsing==1.5.7
sudo pip install pydot

5. pylearn2本体のインストール

git clone git://github.com/lisa-lab/pylearn2.git
cd pylearn2
# sudo python setup.py install #  /usr/　にインストールする場合 
python setup.py install --home=~ # 自分のホームディレクトリにインストールする場合 

6. PATHの設定

cp ~/.bashrc ~/.bashrc_bak
echo export PYLEARN2_DATA_PATH=$cwd/data >> ~/.bashrc
echo export PATH=$cwd/pylearn2/pylearn2/scripts:$PATH >> ~/.bashrc # TODO: escape "$PATH" as raw string
echo export PYLEARN2_VIEWER_COMMAND="eog --new-instance" >> ~/.bashrc

7. チュートリアル用データのダウンロード

cifar10。画像クラスのデータセット。

cd data
mkdir cifar10
cd cifar10
wget http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
tar xvfz cifar-10-python.tar.gz

ここまで設定するとcifar10を使ったチュートリアルが動く。

CIFER-10のチュートリアル

$ cd ~/pylearn2/pylearn2/scripts/tutorials/grbm_smd
$ python make_dataset.py （実行済み）
$ train.py cifar_grbm_smd.yaml  # 学習 (2分ほどかかる)
$ show_weights.py --out=weights.png cifar_grbm_smd.pkl
$ print_monitor.py cifar_grbm_smd.pkl

cifer10

学習結果（隠れ層ユニット数=30）