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创建页面，内容为“==背景== theano 是一个python语言的库，实现了一些机器学习的方法，最大的特点是可以就像普通的python程序一样透明的使用GPU t…”
==背景==
theano 是一个python语言的库，实现了一些机器学习的方法，最大的特点是可以就像普通的python程序一样透明的使用GPU
theano的主页：http://deeplearning.net/software/theano/index.html
theano 同时也支持符号计算，并且和numpy相容，numpy是一个python的矩阵计算的库，可以让python具备matlab的计算能力，虽然没有matlab方便
numpy的主页：http://www.numpy.org/
MNIST是一个手写数字识别的公开数据集，我以为地球人都知道
http://kaggle2.blob.core.windows.net/competitions/kaggle/3004/logos/front_page.png
mnist主页：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
其他大部分资源位于deeplearning向导的主页：
deeplearning.net向导: http://deeplearning.net/tutorial/
kaggle是一个供大家公开测试各种机器学习算法的平台，包括ICML和KDD cup一类的比赛都在上面进行，其中的入门测试集就是MNIST：
kaggle的MNIST主页：http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
目前发表的最好结果是卷积神经网络方法的0.23%错误率<ref name="mnist homepage">http://yann.lecun.com/exdb/mnist/, mnist homepage
</ref>，kaggle上被认可的最好结果是0.5%。看这个架势，mnist已经基本被大家解决了。不过本着实践出真知和学习threano用法的目的，我觉得用python的theano库对kaggle mnist刷个榜玩玩也不错。
==数据转换与代码修改==
theano的代码位于:
https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials
我修改后的代码位于：
https://github.com/chaosconst/DeepLearningTutorials
===输入数据修改===
原来是从cPickle导入：
<syntaxhighlight lang="python">
#############
# LOAD DATA #
#############
# Download the MNIST dataset if it is not present
data_dir, data_file = os.path.split(dataset)
if (not os.path.isfile(dataset)) and data_file == 'mnist.pkl.gz':
import urllib
origin = 'http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz'
print 'Downloading data from %s' % origin
urllib.urlretrieve(origin, dataset)
print '... loading data'
# Load the dataset
f = gzip.open(dataset, 'rb')
train_set, valid_set, test_set = cPickle.load(f)
f.close()
</syntaxhighlight>
更改为读取train.csv和test.csv，先初始化四个list。
<syntaxhighlight lang="python">
print '... loading data'
train_set=list();
valid_set=list();
test_set=list();
predict_set=list();
</syntaxhighlight>
valid_set是用来在SGD迭代过程中，用来验证效果但不参与训练的数据集。每次只有确定在valid_set上更有效，才继续进行目标函数的优化，这样可以防止过拟合。参见early-stopping<ref>http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#early-stopping</ref>。
设定数据集的大小，如果是调试模式则减小数据集。
<syntaxhighlight lang="python">
train_set_size = 36000;
valid_set_size = 5000;
test_set_size = 1000;
predict_set_size = 28000;
debug = "false";
if debug == "true":
train_set_size = 3600;
valid_set_size = 500;
test_set_size = 100;
predict_set_size = 2800;
</syntaxhighlight>
MNIST共有7w条记录，其中6w是训练集，1w是测试集。theano的样例程序就是这么做的，但kaggle把7w的数据分成了两部分，train.csv一共42000行，test.csv一共28000行。实际可用来训练的数据只有42000行（由此估计最后的效果也会有相应的折扣）。theano把6w的训练集分为了5w的test_set和1w的valid_set，我在这里把42000行数据分为36000的train_set、5000行的valid_set和1000行的test_set（训练时用不到）。
另外我建了一个predict_set，用来保存准备提交给kaggle的数据。然后我进行了变量初始化并从文件读取数值，读取的时候把kaggle的int转化成了theano需要的float。
<syntaxhighlight lang="python">
train_set.append(numpy.ndarray(shape=(train_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
train_set.append(numpy.ndarray(shape=(train_set_size), dtype=int));
valid_set.append(numpy.ndarray(shape=(valid_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
valid_set.append(numpy.ndarray(shape=(valid_set_size), dtype=int));
test_set.append(numpy.ndarray(shape=(test_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
test_set.append(numpy.ndarray(shape=(test_set_size), dtype=int));
predict_set.append(numpy.ndarray(shape=(predict_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
predict_set.append(numpy.ndarray(shape=(predict_set_size), dtype=int));
#load data from kaggle test set
with open('train.csv', 'rb') as csvfile:
datareader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
index=0;
for row in datareader:
if index<train_set_size :
train_set[1][index] = string.atoi(row[0]);
for pixel_index in xrange(1,28*28+1) :
train_set[0][index][pixel_index-1] = string.atof(row[pixel_index])/255;
elif index < train_set_size + valid_set_size :
valid_set[1][index-train_set_size] = string.atoi(row[0]);
for pixel_index in xrange(1,28*28+1) :
valid_set[0][index-train_set_size][pixel_index-1] = string.atof(row[pixel_index])/255;
else :
test_set[1][index-train_set_size-valid_set_size] = string.atoi(row[0]);
for pixel_index in xrange(1,28*28+1) :
test_set[0][index-train_set_size-valid_set_size][pixel_index-1] = string.atof(row[pixel_index])/255;
index+=1;
if index == train_set_size + valid_set_size + test_set_size :
break;
print '... loading predict dataset'
#load data from kaggle test set
with open('test.csv', 'rb') as csvfile:
datareader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
index=0;
for row in datareader:
for pixel_index in xrange(0,28*28) :
predict_set[0][index][pixel_index] = string.atof(row[pixel_index])/255;
index+=1;
if index == predict_set_size:
break;
train_set = tuple(train_set);
valid_set = tuple(valid_set);
test_set = tuple(test_set);
predict_set = tuple(predict_set);
</syntaxhighlight>
===输出数据修改===
theano的convnet是由两个卷积层，一个hidden layer和一个logistic regression构成的，如图<ref>http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html</ref>：
http://deeplearning.net/tutorial/_images/mylenet.png
我们需要的是最后一层的输出，theano的样例程序在最后一层lr给了我们一个符号变量y_pred，定义如下：
<syntaxhighlight lang="python">
# initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out)
self.W = theano.shared(value=numpy.zeros((n_in, n_out),
dtype=theano.config.floatX),
name='W', borrow=True)
# initialize the baises b as a vector of n_out 0s
self.b = theano.shared(value=numpy.zeros((n_out,),
dtype=theano.config.floatX),
name='b', borrow=True)
# compute vector of class-membership probabilities in symbolic form
self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W) + self.b)
# compute prediction as class whose probability is maximal in
# symbolic form
self.y_pred = T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)
</syntaxhighlight>
手册上说可以使用eval()对其进行实例化<ref>http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/adding.html#adding-two-scalars</ref>：
<syntaxhighlight lang="python">
predict_results = layer3.y_pred.eval({input:predict_set_x});
</syntaxhighlight>
但是我这样做不行，只好用了很不理想的方案，原谅我
<syntaxhighlight lang="python">
predict_model = theano.function([index], layer3.predict(),
givens={
x: predict_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]})
</syntaxhighlight>
其中predict函数为：
<syntaxhighlight lang="python">
def predict(self):
return T.mul(self.y_pred,1);
</syntaxhighlight>
我对技术不敬畏，对不起各位了。
这样我们就得到可以操作的数组，写入输出文件：
<syntaxhighlight lang="python">
predict_res_array = [predict_model(i) for i in xrange(n_predict_batches)]
print predict_res_array;
f = open("predict_res","w+");
for y_pred_item_array in predict_res_array:
for y_pred_item in y_pred_item_array:
f.write(str(y_pred_item)+'\n');
f.close();
</syntaxhighlight>
===平移数据===
以上可以差不多达到1.0%的误差，和理论值0.5%还有差距，我觉得可能是因为数据不够多，所以我对输入输出数据进行了平移预处理。
输入数据平移：
<syntaxhighlight lang="bash">
#!/bin/bash
awk -F , '{
for (shiftx=-1;shiftx<=1;shiftx++) {
for (shifty=-1;shifty<=1;shifty++) {
printf $1",";
for (y=0;y<28;y++) {
for (x=1;x<=28;x++) {
x_shift = x + shiftx;
y_shift = y + shifty;
if ((x_shift<1) || (x_shift>28) || (y_shift<0) || (y_shift>=28)) {
printf "0,";
} else {
i=y_shift*28+x_shift+1;
printf $i",";
}
}
}
printf"\n"
}}
//g' | sed 's/,$//g'
</syntaxhighlight>
输出的时候让平移后的9个位置进行投票，boost了一把
<syntaxhighlight lang="bash">
#!/bin/bash
awk '{
dist[$0]++;
if (NR%9==0) {
best=1;
for (x in dist) {
if (dist[x]>dist[best]) best=x
}
printf best"\n"
delete dist;
}
}'
</syntaxhighlight>
ok，万事俱备，刷榜吧！
==运行结果==
[http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/leaderboard kaggle传送门]
valid_set_error=0.90 test_set_error=0.68
[[File:kaggle_mnist_rank1.png|800px]]
[[File:kaggle_mnist_rank2.png|800px]]
刷到前10，我感觉可以了，再往上刷10名就要被怀疑作弊了。
==不明觉厉==
simple cell到complex cell是怎么实现的？
# 拿着某一斜率的filter去扫一遍全局的图像
# 把图像分割成nxn份,做pooling（可以是max pooling）
两个二维向量卷积的意思就是扫一遍，类似于你在暗处拿着一个手电筒把一篇文章看一遍。扫的每一帧的具体操作就是相乘（找相似的特征，仅仅是相乘就可以了）。卷积不是目的，扫一遍算相似度才是。
当做polling的时候，时空信息就消失了，本来是28x28维的空间，如果4x4方块做pooling，就只剩下7x7的位置信息了。取而代之的，是feature域的信息。典型的“时空样本变换”，不过这个是98年就做出来的，实在是很赞。
学习方案是构造一个损失函数，然后用SGD求解，因为有很多层，所以损失函数的梯度计算超级复杂，参数也很多很多，不过theano有一个库，可以自动计算梯度。先进行符号计算，然后Sample一些输入数据算梯度。
嗯，大概就是这个样子吧。
==改进==
* 肖达说：“Hinton组的cuda-convnet GPU卷积库确实快，实现同样结构的卷积神经网做MNIST手写体分类，比theano的GPU卷积快5倍多。另一个发现，用sgd优化时，max kernel norm constraint比weight decay好用”。
* cuda-convnet, https://code.google.com/p/cuda-convnet/
* weight decay不知道theano用了没有
==参考==
<references/>
* pylearn2的convnet，http://nbviewer.ipython.org/urls/raw.github.com/lisa-lab/pylearn2/master/pylearn2/scripts/tutorials/convolutional_network.ipynb
* theano是肖达告诉我的，GPU也是借用肖达的工作站的，非常感谢！
* [[深度学习读书会]]
* [[lwta-theano]]
{{reply}}
[[Category:统计学习读书会]]
[[Category:集智俱乐部应用项目]]
[[category:python]]
[[Category:旧词条迁移]]
theano 是一个python语言的库，实现了一些机器学习的方法，最大的特点是可以就像普通的python程序一样透明的使用GPU
theano的主页：http://deeplearning.net/software/theano/index.html
theano 同时也支持符号计算，并且和numpy相容，numpy是一个python的矩阵计算的库，可以让python具备matlab的计算能力，虽然没有matlab方便
numpy的主页：http://www.numpy.org/
MNIST是一个手写数字识别的公开数据集，我以为地球人都知道
http://kaggle2.blob.core.windows.net/competitions/kaggle/3004/logos/front_page.png
mnist主页：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
其他大部分资源位于deeplearning向导的主页：
deeplearning.net向导: http://deeplearning.net/tutorial/
kaggle是一个供大家公开测试各种机器学习算法的平台，包括ICML和KDD cup一类的比赛都在上面进行，其中的入门测试集就是MNIST：
kaggle的MNIST主页：http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer
目前发表的最好结果是卷积神经网络方法的0.23%错误率<ref name="mnist homepage">http://yann.lecun.com/exdb/mnist/, mnist homepage
</ref>，kaggle上被认可的最好结果是0.5%。看这个架势，mnist已经基本被大家解决了。不过本着实践出真知和学习threano用法的目的，我觉得用python的theano库对kaggle mnist刷个榜玩玩也不错。
==数据转换与代码修改==
theano的代码位于:
https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials
我修改后的代码位于：
https://github.com/chaosconst/DeepLearningTutorials
===输入数据修改===
原来是从cPickle导入：
<syntaxhighlight lang="python">
#############
# LOAD DATA #
#############
# Download the MNIST dataset if it is not present
data_dir, data_file = os.path.split(dataset)
if (not os.path.isfile(dataset)) and data_file == 'mnist.pkl.gz':
import urllib
origin = 'http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz'
print 'Downloading data from %s' % origin
urllib.urlretrieve(origin, dataset)
print '... loading data'
# Load the dataset
f = gzip.open(dataset, 'rb')
train_set, valid_set, test_set = cPickle.load(f)
f.close()
</syntaxhighlight>
更改为读取train.csv和test.csv，先初始化四个list。
<syntaxhighlight lang="python">
print '... loading data'
train_set=list();
valid_set=list();
test_set=list();
predict_set=list();
</syntaxhighlight>
valid_set是用来在SGD迭代过程中，用来验证效果但不参与训练的数据集。每次只有确定在valid_set上更有效，才继续进行目标函数的优化，这样可以防止过拟合。参见early-stopping<ref>http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#early-stopping</ref>。
设定数据集的大小，如果是调试模式则减小数据集。
<syntaxhighlight lang="python">
train_set_size = 36000;
valid_set_size = 5000;
test_set_size = 1000;
predict_set_size = 28000;
debug = "false";
if debug == "true":
train_set_size = 3600;
valid_set_size = 500;
test_set_size = 100;
predict_set_size = 2800;
</syntaxhighlight>
MNIST共有7w条记录，其中6w是训练集，1w是测试集。theano的样例程序就是这么做的，但kaggle把7w的数据分成了两部分，train.csv一共42000行，test.csv一共28000行。实际可用来训练的数据只有42000行（由此估计最后的效果也会有相应的折扣）。theano把6w的训练集分为了5w的test_set和1w的valid_set，我在这里把42000行数据分为36000的train_set、5000行的valid_set和1000行的test_set（训练时用不到）。
另外我建了一个predict_set，用来保存准备提交给kaggle的数据。然后我进行了变量初始化并从文件读取数值，读取的时候把kaggle的int转化成了theano需要的float。
<syntaxhighlight lang="python">
train_set.append(numpy.ndarray(shape=(train_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
train_set.append(numpy.ndarray(shape=(train_set_size), dtype=int));
valid_set.append(numpy.ndarray(shape=(valid_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
valid_set.append(numpy.ndarray(shape=(valid_set_size), dtype=int));
test_set.append(numpy.ndarray(shape=(test_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
test_set.append(numpy.ndarray(shape=(test_set_size), dtype=int));
predict_set.append(numpy.ndarray(shape=(predict_set_size,28*28), dtype=theano.config.floatX));
predict_set.append(numpy.ndarray(shape=(predict_set_size), dtype=int));
#load data from kaggle test set
with open('train.csv', 'rb') as csvfile:
datareader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
index=0;
for row in datareader:
if index<train_set_size :
train_set[1][index] = string.atoi(row[0]);
for pixel_index in xrange(1,28*28+1) :
train_set[0][index][pixel_index-1] = string.atof(row[pixel_index])/255;
elif index < train_set_size + valid_set_size :
valid_set[1][index-train_set_size] = string.atoi(row[0]);
for pixel_index in xrange(1,28*28+1) :
valid_set[0][index-train_set_size][pixel_index-1] = string.atof(row[pixel_index])/255;
else :
test_set[1][index-train_set_size-valid_set_size] = string.atoi(row[0]);
for pixel_index in xrange(1,28*28+1) :
test_set[0][index-train_set_size-valid_set_size][pixel_index-1] = string.atof(row[pixel_index])/255;
index+=1;
if index == train_set_size + valid_set_size + test_set_size :
break;
print '... loading predict dataset'
#load data from kaggle test set
with open('test.csv', 'rb') as csvfile:
datareader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
index=0;
for row in datareader:
for pixel_index in xrange(0,28*28) :
predict_set[0][index][pixel_index] = string.atof(row[pixel_index])/255;
index+=1;
if index == predict_set_size:
break;
train_set = tuple(train_set);
valid_set = tuple(valid_set);
test_set = tuple(test_set);
predict_set = tuple(predict_set);
</syntaxhighlight>
===输出数据修改===
theano的convnet是由两个卷积层，一个hidden layer和一个logistic regression构成的，如图<ref>http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html</ref>：
http://deeplearning.net/tutorial/_images/mylenet.png
我们需要的是最后一层的输出，theano的样例程序在最后一层lr给了我们一个符号变量y_pred，定义如下：
<syntaxhighlight lang="python">
# initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out)
self.W = theano.shared(value=numpy.zeros((n_in, n_out),
dtype=theano.config.floatX),
name='W', borrow=True)
# initialize the baises b as a vector of n_out 0s
self.b = theano.shared(value=numpy.zeros((n_out,),
dtype=theano.config.floatX),
name='b', borrow=True)
# compute vector of class-membership probabilities in symbolic form
self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W) + self.b)
# compute prediction as class whose probability is maximal in
# symbolic form
self.y_pred = T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)
</syntaxhighlight>
手册上说可以使用eval()对其进行实例化<ref>http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/adding.html#adding-two-scalars</ref>：
<syntaxhighlight lang="python">
predict_results = layer3.y_pred.eval({input:predict_set_x});
</syntaxhighlight>
但是我这样做不行，只好用了很不理想的方案，原谅我
<syntaxhighlight lang="python">
predict_model = theano.function([index], layer3.predict(),
givens={
x: predict_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]})
</syntaxhighlight>
其中predict函数为：
<syntaxhighlight lang="python">
def predict(self):
return T.mul(self.y_pred,1);
</syntaxhighlight>
我对技术不敬畏，对不起各位了。
这样我们就得到可以操作的数组，写入输出文件：
<syntaxhighlight lang="python">
predict_res_array = [predict_model(i) for i in xrange(n_predict_batches)]
print predict_res_array;
f = open("predict_res","w+");
for y_pred_item_array in predict_res_array:
for y_pred_item in y_pred_item_array:
f.write(str(y_pred_item)+'\n');
f.close();
</syntaxhighlight>
===平移数据===
以上可以差不多达到1.0%的误差，和理论值0.5%还有差距，我觉得可能是因为数据不够多，所以我对输入输出数据进行了平移预处理。
输入数据平移：
<syntaxhighlight lang="bash">
#!/bin/bash
awk -F , '{
for (shiftx=-1;shiftx<=1;shiftx++) {
for (shifty=-1;shifty<=1;shifty++) {
printf $1",";
for (y=0;y<28;y++) {
for (x=1;x<=28;x++) {
x_shift = x + shiftx;
y_shift = y + shifty;
if ((x_shift<1) || (x_shift>28) || (y_shift<0) || (y_shift>=28)) {
printf "0,";
} else {
i=y_shift*28+x_shift+1;
printf $i",";
}
}
}
printf"\n"
}}
//g' | sed 's/,$//g'
</syntaxhighlight>
输出的时候让平移后的9个位置进行投票，boost了一把
<syntaxhighlight lang="bash">
#!/bin/bash
awk '{
dist[$0]++;
if (NR%9==0) {
best=1;
for (x in dist) {
if (dist[x]>dist[best]) best=x
}
printf best"\n"
delete dist;
}
}'
</syntaxhighlight>
ok，万事俱备，刷榜吧！
==运行结果==
[http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/leaderboard kaggle传送门]
valid_set_error=0.90 test_set_error=0.68
[[File:kaggle_mnist_rank1.png|800px]]
[[File:kaggle_mnist_rank2.png|800px]]
刷到前10，我感觉可以了，再往上刷10名就要被怀疑作弊了。
==不明觉厉==
simple cell到complex cell是怎么实现的？
# 拿着某一斜率的filter去扫一遍全局的图像
# 把图像分割成nxn份,做pooling（可以是max pooling）
两个二维向量卷积的意思就是扫一遍，类似于你在暗处拿着一个手电筒把一篇文章看一遍。扫的每一帧的具体操作就是相乘（找相似的特征，仅仅是相乘就可以了）。卷积不是目的，扫一遍算相似度才是。
当做polling的时候，时空信息就消失了，本来是28x28维的空间，如果4x4方块做pooling，就只剩下7x7的位置信息了。取而代之的，是feature域的信息。典型的“时空样本变换”，不过这个是98年就做出来的，实在是很赞。
学习方案是构造一个损失函数，然后用SGD求解，因为有很多层，所以损失函数的梯度计算超级复杂，参数也很多很多，不过theano有一个库，可以自动计算梯度。先进行符号计算，然后Sample一些输入数据算梯度。
嗯，大概就是这个样子吧。
==改进==
* 肖达说：“Hinton组的cuda-convnet GPU卷积库确实快，实现同样结构的卷积神经网做MNIST手写体分类，比theano的GPU卷积快5倍多。另一个发现，用sgd优化时，max kernel norm constraint比weight decay好用”。
* cuda-convnet, https://code.google.com/p/cuda-convnet/
* weight decay不知道theano用了没有
==参考==
<references/>
* pylearn2的convnet，http://nbviewer.ipython.org/urls/raw.github.com/lisa-lab/pylearn2/master/pylearn2/scripts/tutorials/convolutional_network.ipynb
* theano是肖达告诉我的，GPU也是借用肖达的工作站的，非常感谢！
* [[深度学习读书会]]
* [[lwta-theano]]
{{reply}}
[[Category:统计学习读书会]]
[[Category:集智俱乐部应用项目]]
[[category:python]]
[[Category:旧词条迁移]]