Deep Learning関係に沿ってCaffe, chainerをインストール済み

Kerasに沿って Keras, TensorFlow, Theano をインストール済み

Torchのインストール 公式ページ GitHub Cheatsheet(有用な情報) サンプルプログラムのGitHub

~/Torch/torch にインストール

Caffeのためにgcc-4.6を使っているので、gcc-4.6を使い続けたかったがそれができず、gcc-4.8 を使用。

(cutorch なるパッケージのコンパイルには -std=c++11 が必要だが、gcc-4.6の /usr/bin/c++ には指定できなかった)

というわけで、Caffeを使うときは gcc-4.6、Torchを使うときはgcc-4.8を使うハメに陥った。(update-alternatives --config で切り替え)

gfortran-4.8 がないならinstall

$ sudo apt-get install gfortran-4.8

ここに沿ってインストール (Ubuntu 14.04へのインストール法)

$ curl -sk https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash -e
$ mkdir ~/Torch
$ git clone https://github.com/torch/distro.git ~/Torch/torch --recursive
$ cd ~/Torch/torch
$ ./install.sh

最後に ~/.bashrc を修正するか聞かれるので yes

すると、下記が追加される

. /home/nagai/Torch/torch/install/bin/torch-activate

ここで諸々の環境変数に設定。それを反映させる。

$ source ~/.bashrc

install.sh の出力を見ていると、cuDNNが使えていない。Torch は Ver.5を使いたいが、Caffe のために Ver.4 をインストールしているため。

そこで下記を実行。

$ ~/Torch
$ git clone -b R4 https://github.com/soumith/cudnn.torch.git
$ cd cudnn.torch
$ luarocks make

(公式ページによれば以下のようにインストールする)

$ mkdir ~/Torch
$ git clone https://github.com/torch/distro.git ~/Torch/torch --recursive
$ cd Torch/torch
$ bash install-deps
$ sudo ./install.sh

↑本来は sudo しないらしいが、/usr/local/lib/ に libcutorch.so をコピーしようとするので仕方なく sudo

最後に ~/.bashrc を修正するか聞かれるので yes

すると、下記が追加された

. /home/nagai/Torch/torch/install/bin/torch-activate

ここで諸々の環境変数に設定

$ source ~/.bashrc

続き

$ th

で対話モードで起動することを確認。(ctrl+c 2回で終了)

$ ./test.sh

luarocks でパッケージをインストールする

$ luarocks install csvigo

timeout するときは、通信ポートのアクセス制限の問題なので、下記を実行。

$ git config --global url."https://".insteadOf git://

すると下記の設定ファイル(~/.gitconfig)が生成される。

[url "https://"]
    insteadOf = git://

この状態で

$ luarocks install csvigo

とすれば csvigo をインストールできるはず

Torch で ResNet-152

Kerasの「Kerasでお試し」から「データを準備」までを実行しておく

学習

$ cd projects/4-5
$ cd pretrained
$ ln -s ../../../resnet-152.t7 .
$ th main.lua -dataset caltech101 -data ../../data/Caltech-101 -retrain pretrained/resnet-152.t7 -resetClassifier true -nClasses 6 -LR 0.001 -batchSize 10 -nEpochs 10 -momentum 0.9 -weightDecay 0.0001

所要約17分

結果は ./checkpoints/以下

推測

ここで csvigo が必要になる

$ th main.lua -dataset caltech101 -data ../../data/Caltech-101 -retrain pretrained/resnet-152.t7 -testOnly true

所要約1分30秒

結果は ./outputs_resnet_*.csv

その集計は

$ python average_outputs.py

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Last-modified: 2017-02-24 (金) 14:03:06 (33d)