最近何かと話題のdeep learningのpython用ライブラリtheanoをインストールし、MNISTデータセットを用いてテストしてみた。
基本的には、Theanoのインストールガイドhttp://deeplearning.net/software/theano/install.htmlに従ったが、GPUがないのでだいぶ省略して次のようにインストールした。
1) python環境のセットアップをするために、Anaconda(Anaconda-1.9.2-Windows-x86_64.exe)を
http://continuum.io/downloadsからダウンロードし、インストールする。
2)Theanoをhttps://github.com/Theano/Theanoの"Download ZIP”クリックして、ダウンロードし、解凍する。Theano-masterというフォルダができる。
3)コマンドプロンプト上で、Theano-masterフォルダに移動し、コマンド"python setup.py install"を実行する。
4)動作確認をするために、http://deeplearning.net/tutorial/codeから、pythonコード
convolutional_mlp.py
logistic_sgd.pyc
mlp.py
と、MNISTデータセットhttp://deeplearning.net/data/mnist/mnist.pkl.gzをダウンロードする。
5)mnist.pkl.gzを解凍したmnist.pklを、上記のpythonコードが格納されているフォルダの一つ上にdataというフォルダを作成し、そこに置く。
7)AnacondaのSpyderというソフトを起動し、logistic_sgd.pycを開く。
8)Run Fileボタン（F5）押して、実行する。
この例では、logistic regressionは、74 epochで収束し、テスト誤差は、7.489583%、全体の処理時間は、25.9秒だった。
9)同様に、convolutional_mlp.pyも実行してみる。
