[PYTHON] [Erstes tiefes Lernen] Hinweise zum Ausführen des Beispiels nach der Installation von Deel

Ich habe Deel von shi3z installiert.

Bitte beziehen Sie sich auf das Nachschlagewerk CUDA, Git, Python usw. werden mit DIGITS erstellt Ich hatte Chainer in einem anderen Nachschlagewerk installiert Ich habe die Details übersprungen und zunächst tiny.py ausgeführt Dies ist ein Verfahrensprotokoll, das gut gelaufen ist, weil ich plötzlich von einem Fehler getroffen wurde.

Ausführen von tiny.py in Listing 1.1 im Buch Es wird gesagt, dass es keinen Protobuf2 gibt, wie unten gezeigt.

python tiny.py
Traceback (most recent call last):
  File "tiny.py", line 2, in <module>
    from deel.network import *
  File "/home/keigo/Development/deel/deel/network/__init__.py", line 5, in <module>
    from deel.model.caffefunction import CaffeFunction
  File "/home/keigo/Development/deel/deel/model/caffefunction.py", line 38, in <module>
    from chainer.links.caffe.protobuf2 import caffe_pb2 as caffe_pb
ImportError: No module named protobuf2

Wie tiny.py konnte rennen

Die Version von Chainer befindet sich im Nachschlagewerk Es war 1.14.1, aber wenn Sie diese Version angeben, ist dies auch so Es wird gesagt, dass die Version nicht existiert. Ich habe 1.17.0 installiert und das Beispiel hat gut funktioniert.

Installation

$ sudo pip install chainer=="1.17.0"

Chainer-Version

$ python
Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) 
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import chainer
chainer.__version__
>>> chainer.__version__
'1.17.0'

Führen Sie tiny.py aus

$ python tiny.py
Loading bvlc_alexnet.caffemodel
Converting from bvlc_alexnet.caffemodel
data 5
conv1 4
relu1 18
norm1 15
pool1 17
conv2 4
relu2 18
norm2 15
pool2 17
conv3 4
relu3 18
conv4 4
relu4 18
conv5 4
relu5 18
pool5 17
fc6 14
relu6 18
drop6 6
fc7 14
relu7 18
drop7 6
fc8 14
loss 21
#1 | loupe, | 22.5%
#2 | hook, | 10.0%
#3 | corkscrew, |  5.2%
#4 | combination |  4.2%
#5 | stethoscope |  4.1%
#6 | buckle |  4.0%
#7 | face |  3.3%
#8 | stopwatch, |  2.5%
#9 | cassette |  2.0%
#10 | analog |  1.4%
#11 | knot |  1.4%
#12 | digital |  1.4%
#13 | chain |  1.2%
#14 | padlock |  1.2%
#15 | muzzle |  1.1%
#16 | magnetic |  1.0%
#17 | lens |  1.0%
#18 | sunglasses, |  0.9%
#19 | whistle |  0.8%
#20 | nail |  0.8%

Nun, ist dies die richtige Version zum Lesen des Buches? Es ist verdächtig, aber vorerst werde ich so weitermachen, wie es ist Wenn es nicht funktioniert, werde ich auch diesen Artikel überarbeiten. Hinterlassen Sie zunächst ein Memo als Memorandum.

Nachschlagewerk Erste Deep Learning-Programmierung [github uei/deel] (https://github.com/uei/deel/tree/master/examples)