Mercurial > ift6266
view scripts/nist_read2.py @ 186:d364a130b221
Ajout du code de base pour scalar_series. Modifications à stacked_dae: réglé un problème avec les input_divider (empêchait une optimisation), et ajouté utilisation des séries. Si j'avais pas déjà commité, aussi, j'ai enlevé l'histoire de réutilisation du pretraining: c'était compliqué (error prone) et ça créait des jobs beaucoup trop longues.
author | fsavard |
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date | Mon, 01 Mar 2010 11:45:25 -0500 |
parents | a9b87b68101d |
children |
line wrap: on
line source
#!/usr/bin/env python from pylearn.io import filetensor as ft import pylab, numpy datapath = '/data/lisa/data/ift6266h10/train_' f = open(datapath+'data.ft') d = ft.read(f) f = open(datapath+'labels.ft') labels = ft.read(f) def label2chr(l): if l<10: return chr(l + ord('0')) elif l<36: return chr(l-10 + ord('A')) else: return chr(l-36 + ord('a')) for i in range(min(d.shape[0],30)): pylab.figure() pylab.title(label2chr(labels[i])) pylab.imshow(d[i].reshape((32,32))/255., pylab.matplotlib.cm.Greys_r, interpolation='nearest') pylab.show()