Pylearn2:ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ

pylearn2はこのスライドで紹介されていたライブラリ↓



Linuxでのインストール手順はQiitaのこの記事が詳しい↓
http://qiita.com/mizuki0420@github/items/3f9c97b32e8d6e37abad

けど、オイラはWindowsでやってやるんだ。



インストールは結構めんどくさくて、ソースコードはGitから落とし、setup.pyはbuild, installではなくdevelopオプションを使う。
Windows環境でのインストールには、他の依存ライブラリとしてnumpy, scipy, setuptools, matplotlib, dateutil, pyparsing, sixが必要。

ここの記事が詳しかった↓
http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/210439

この記事だとTheanoを別途インストールしてるみたいだけど、何かpylearn2に入ってるっぽいんだよな。動かしたらエラーが出るのかな。警告は出てるけど。

WARNING (theano.configdefaults): g++ not detected ! Theano will be unable to execute optimized C-implementations (for both CPU and GPU) and will default to Python implementations. Performance will be severely degraded



7/18追記:




関連記事

動的なメモリの扱い

Mask R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出・Instance Segmentatio...

BlenderProc:Blenderで機械学習用の画像データを生成するPythonツール

iOSデバイスのためのフィジカル・コンピューティングツールキット『konashi(こなし)』

プログラムによる景観の自動生成

cvui:OpenCVのための軽量GUIライブラリ

OpenCV 3.3.0 contribのsfmモジュールのサンプルを動かしてみる

Unity MonoBehaviourクラスのオーバーライド関数が呼び出される順番

MythTV:Linuxでテレビの視聴・録画ができるオープンソースプロジェクト

フォトンの放射から格納までを可視化した動画

3分の動画でプログラミングを学習できるサイト『ドットインストール』

Blender 2.8がついに正式リリース!

bpy-renderer:レンダリング用Pythonパッケージ

機械学習について最近知った情報

OpenFace:Deep Neural Networkによる顔の個人識別フレームワーク

UnityでShaderの入力パラメータとして行列を渡す

KelpNet:C#で使える可読性重視のディープラーニングライブラリ

ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す

UnityプロジェクトをGitHubで管理する

SegNet:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法

定数

OpenCVで平均顔を作るチュートリアル

Unityで学ぶC#

CGレンダラ研究開発のためのフレームワーク『Lightmetrica (ライトメトリカ)』

OpenMVS:Multi-View Stereoによる3次元復元ライブラリ

GeoGebra:無料で使える数学アプリ

Kaolin:3Dディープラーニング用のPyTorchライブラリ

Rerun:マルチモーダルデータの可視化アプリとSDK

OpenCVでiPhone6sのカメラをキャリブレーションする

Google XML Sitemap Generatorプラグインを3.4.1へダウングレード

OpenCVの顔検出過程を可視化した動画

Konashiを買った

Webサイトのワイヤーフレームが作成できるオンラインツール

SVM (Support Vector Machine)

adskShaderSDK

頭蓋骨からの顔復元と進化過程の可視化

AR (Augmented Reality)とDR (Diminished Reality)

Python拡張モジュールのWindows用インストーラー配布サイト

ZBrushのZScript入門

U-Net:ディープラーニングによるSemantic Segmentation手法

YOLO (You Only Look Once):ディープラーニングによる一般物体検出手法

手を動かしながら学ぶデータマイニング

コメント