Keras官方Example里Mnist-cnn的調試運行

問題：老板讓測試運行Keras官網里的Mnist-cnn.py，結果從下載數據就是一路坑……

 

當前環境：Ubuntu12.04、python2.7、Keras 1.1.1（不知道這個版本號對不對，在啟動文件里查到的）

 

按遇到問題的先后逐個出解決方案：

1、load_data數據，下載老是報Errno 104 Connection reset by peer

解決：

　　①因為無論是否翻牆下載都很慢，下載數據到本地並解壓出pkl文件，絕對路徑中不能有中文，

　　②重寫數據加載函數，后面上代碼，

 

2、運行代碼時報錯：

OverflowError: Range exceeds valid bounds
從異常跑出的棧里看是numpy的random函數有越界，
解決：有兩種方法，就試了種簡單的，另一種沒試，
文件前面初始化設置：
from keras import backend 
backend.set_image_dim_ordering('th')
查看具體解釋。


下面是修改后的代碼：如有問題還望能評論指出，謝謝，至少現在是能跑的，

import gzip

from six.moves import cPickle

from keras import backend
backend.set_image_dim_ordering('th')

batch_size = 128
nb_classes = 10
nb_epoch = 12

# input image dimensions
img_rows, img_cols = 28, 28
# number of convolutional filters to use
nb_filters = 32
# size of pooling area for max pooling
nb_pool = 2
# convolution kernel size
nb_conv = 3

def load_data(path='mnist.pkl.gz'):
#    path = get_file(path, origin='https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.pkl.gz')
    path = r'/home/wh/mnist.pkl'

    if path.endswith('.gz'):
        f = gzip.open(path, 'rb')
    else:
        f = open(path, 'rb')
    f = open(path, 'rb')   
    data = cPickle.load(f)

    f.close()
    return data  # (X_train, y_train), (X_test, y_test)
    
# the data, shuffled and split between train and test sets
#(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = load_data()

　　

 

時間戳：2016-12-5 20:50:13