环境:

head -n  /etc/issue
# Ubuntu 19.10 \n \l python -V
# Python 2.7.

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 pyyaml
cd 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.
Pillow==6.2.
pylearn2==0.1.dev0
PyYAML==5.2
scipy==1.2.
six==1.13.
Theano==0.8.

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