[PYTHON] [Premier apprentissage en profondeur] Remarques sur l'exécution de l'exemple après l'installation de Deel

J'ai installé Deel fait par shi3z.

Veuillez vous référer au livre de référence CUDA, git, python, etc. sont construits avec DIGITS J'ai fait installer Chainer dans un autre livre de référence J'ai sauté les détails et j'ai commencé par exécuter tiny.py C'est un mémo de procédure qui s'est bien passé car j'ai été soudainement frappé par une erreur.

Lancer tiny.py dans l'extrait 1.1 du livre On dit qu'il n'y a pas de protobuf2 comme indiqué ci-dessous.

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

Comment tiny.py a pu s'exécuter

La version du chainer est dans le livre de référence C'était la 1.14.1, mais si vous spécifiez cette version, c'est aussi On dit que la version n'existe pas. J'ai installé 1.17.0 et l'exemple a bien fonctionné.

Installation

$ sudo pip install chainer=="1.17.0"

Installation versionnée de Chainer

$ 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'

Exécutez tiny.py

$ 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%

Eh bien, est-ce la bonne version pour lire le livre? C'est suspect, mais pour le moment, je vais procéder comme c'est Si cela ne fonctionne pas, je réviserai également cet article. Tout d'abord, laissez un mémo en tant que mémorandum.

Livre de référence Première programmation d'apprentissage en profondeur [github uei/deel] (https://github.com/uei/deel/tree/master/examples)