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annotate scripts/nist_read.py @ 270:d41fe003fade

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
Reseau a convolution avec le bon dataset
author Jeremy Eustache <jeremy.eustache@voila.fr>
date Sat, 20 Mar 2010 15:49:55 -0400
parents 7fb10ae0efec
children
rev   line source
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5b0772bf4576 exemple d'un script qui charges les donnees NIST en memoire et affiche la premiere chiffre
Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
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1 #!/usr/bin/env python
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Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
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Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
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3 # L'execution de "ipython -pylab nist_read.py" est recommande
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5 # Pour lire les fichiers NIST, qui sont en format filetensor, il vous faut la
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6 # librarie pylearn, disponible en executant:
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7 # hg clone http://hg.assembla.com/pylearn Pylearn
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8 # et en mettant le repertoire Pylearn dans votre PYTHONPATH
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10 from pylearn.io import filetensor as ft
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11 import pylab, numpy
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13 # repertoire qui contient les donnees NIST
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Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
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14 # le repertoire suivant va fonctionner si vous etes connecte sur un ordinateur
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15 # du reseau DIRO
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16 datapath = '/data/lisa/data/nist/by_class/'
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18 # le fichier .ft contient chiffres NIST dans un format efficace. Les chiffres
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19 # sont stockes dans une matrice de NxD, ou N est le nombre d'images, est D est
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20 # le nombre de pixels par image (32x32 = 1024). Chaque pixel de l'image est une
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21 # valeur entre 0 et 255, correspondant a un niveau de gris. Les valeurs sont
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22 # stockees comme des uint8, donc des bytes.
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23 f = open(datapath+'digits/digits_train_data.ft')
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25 # Verifier que vous avez assez de memoire pour loader les donnees au complet
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26 # dans le memoire. Sinon, utilisez ft.arraylike, une classe construite
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7fb10ae0efec unfinished sentence
Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
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27 # specialement pour des fichiers qu'on ne souhaite pas loader dans RAM.
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Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
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28 d = ft.read(f)
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30 # Affichage d'une image
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31 pylab.imshow(d[0].reshape((32,32)))
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32 pylab.show()
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34 # NB: N'oubliez pas de diviser les valeurs des pixels par 255. si jamais vous
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35 # utilisez les donnees commes entrees dans un reseaux de neurones et que vous
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36 # voulez des entres entre 0 et 1.
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38 # digits_train_data.ft contient les images, digits_train_labels.ft contient les
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39 # etiquettes
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40 f = open(datapath+'digits/digits_train_labels.ft')
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41 labels = ft.read(f)
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42 print 'etiquette: ', labels[0]
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