問題タブ [mnist]

Python で Theano ライブラリを使用して、Deep Belief Networks でいくつかの実験をしようとしています。このアドレスのコードを使用します: DBN full code . このコードは、MNIST 手書きデータベースを使用します。このファイルは既に pickle 形式になっています。次の場所でアンピックされます:

• 列車セット
• 有効な_セット
• テストセット

これはさらに解凍されます:

• train_set_x、train_set_y = train_set
• valid_set_x, valid_set_y = valid_set
• test_set_x、test_set_y = test_set

自分のデータセットを作成するために、このデータセットを構築するコードを教えてください。私が使用する DBN の例では、この形式のデータが必要ですが、その方法がわかりません。誰かがこれを修正する方法を知っている場合は、教えてください。

これが私のコードです：

最初に torch ディープ ラーニング モジュールをインストールしgit clone、後で使用luarocks makeして、インストールは成功しました。トーチプロンプトでrequire 'dp'うまく機能します。

しかし、neuralnetwork_tutorial.lua ( th neuralnetwork_tutorial.lua) を実行しようとすると、次のエラーがスローされます。

printフローを理解するために、これらのスクリプトにいくつかのステートメントを入れました。File.luaでは、オブジェクトを取得した後の最初のステップは、オブジェクトのタイプを判別することです。そのうち 8 件が宣言されています。型は 0 から 7 まで宣言されており、0 はTYPE_NIL. ただし、タイプ 28(??) を検出するため、コードは失敗します。

私が間違っている場所で何か助けてください。または、問題を見つけるためにどこを調べますか?

PS: スクリプトは独自にデータをダウンロードしますが、特定の標準的な企業プロキシ設定の問題により、ダウンロードできませんでした。したがって、私はデータMNISTを個人的にダウンロードし、特定のデータ ディレクトリに保存しました。これが手がかりになるとしたら??

私は畳み込みニューラル ネットワークに基づくプロジェクトを行っており、トレーニング イメージとテスト データに MNisT データベースを使用しています。カンナダ数字に対してこれを行いたいのですが、データセットに使用した形式は .txt であり、idx3-ubyte 形式のみを使用したベース コードです。.txt ファイルを .idx3-ubyte に変換できるツールを教えてください。

darchパッケージと関数を使用して MNIST データベースを読み取ろうとしましたが、次readMNIST() のメッセージが表示されるまでは正常に動作しているようです。

システムのエラー (cmd、input = filelist、intern = TRUE) : 'zip' が見つかりません'

インターネットを調べたところ、Windows を使用しているため、パスに zip ソフトウェアを追加する必要があることがわかりましたR_ZIPCMD。ということで、ネットRToolsで調べて適当なソフトらしい をinstallrパッケージを使ってダウンロードしてインストールしてみました。Rはそれを見つけますが、次のように入力してもPATHは変更されません。

Sys.getenv("R_ZIPCMD")

私はまだ"" それを手動で行う必要があるようです.これらすべての深い操作で途方に暮れているので、誰かがこれを説明してくれませんか!

theano logistic_sgd.py 実装で提供される mnist.pkl.gz に似たデータセットを構築しようとしています。以下は私のコードスニペットです。

エラー メッセージ: トレースバック (最新の呼び出しが最後):

csvファイルには2つのフィールドが含まれています..画像名、Pythonインタープリターでこれを実行すると分類ラベル、それは私のために働いているようです..次のように..ここで配列要素をシーケンスで設定するというエラーが発生しません..

----------python インタプリタ出力----------

同じ一連の命令を (論理的に) 実行しているにもかかわらず、sample.py を実行すると、valueError: 配列要素をシーケンスで設定する..この動作を理解しようとしています..どんな助けも素晴らしいでしょう..