Install Ipython NoteBook
可以參考這個教程
可以直接安裝anaconda，裡面包含了各種庫，也包含了ipython；
推薦使用python2的版本，因為很多lib只支持python2，而且python3在升級中，支持3.4還是3.5是個很糾結的問題。
安裝anaconda後直接在終端輸入 ipython notebook，則會運行一個ipython的server端，同時在你的瀏覽器中打開基於你終端目錄的一個頁面：
點開ipynb文件即可進入文件編輯頁面
上圖即為practical部分的教程，可以在github下載
官方推薦使用docker來進行這部分教程，但簡單起見我們先用ipython notebook
安裝tensorflow
notMNIST
修改的MNIST，不夠乾淨，更接近真實數據，比MNIST任務更困難。
Todo
我將官方教程的一個文件拆成了多個（以文件持久化為邊界），然後在schedule.py裡統一調用，在各個文件裡可以執行各個部分的功能測試。
下載
使用urlretrieve來獲取數據集notMNIST_large.tar.gz和notMNIST_small.tar.gz
代碼示例：load_data.py
解壓
使用tarfile模塊來解壓剛剛下載的壓縮包
代碼示例：extract.py
讀圖 - 展示 - 序列化
用ndimage讀取一部分圖片，用pickle將讀取到的對象（ndarray對象的list）序列化存儲到磁盤
用matplotlib.plot.imshow實現圖片顯示，可以展示任意的numpy.ndarray，詳見show_imgs(dataset)
這裡展示的是二值化圖片，可以設置顯示為灰度圖
將每個class對應的圖像數據集序列化到磁盤
代碼示例：img_pickle.py
整理數據集
用pickle讀取pickle文件，
從train_folder中為10個class分別獲取10000個valid_dataset和20000個train_dataset，
其中對每個class讀取到的數據，用random.shuffle將數據亂序化
將各個class及其對應的label序列化到磁盤，分別為訓練器和校驗集
從test_folder中為10個class分別獲取10000個test_dataset,
其中對每個class讀取到的數據，用random.shuffle將數據亂序化
將各個class及其對應的label序列化到磁盤，作為測試集
代碼示例merge_prune.py
去除重複數據
load_pickle，加載dataset
先將valid_dataset中與test_dataset重複部分剔除，再將train_dataset中與valid_dataset重複部分剔除
每個dataset都是一個二維浮點數組的list，也可以理解為三維浮點數組，
比較list中的每個圖，也就是將list1中每個二維浮點數組與list2中每個二維浮點數組比較
示例代碼即為clean_overlap.py中的imgs_idx_except
我們在拿list1中的一個元素跟list2中的一個元素比較時，總共需要比較len(list1) * len(list2) * image_size * image_size次，速度極慢
實際上這是有重複的計算的，就在於，list2中的每個元素，都被遍歷了len(list1)次
因此有這樣的一個優化，我們遍歷每個圖，用圖中的灰度值，仿照BKDRHash，得到每個圖都不同的hash值，比較hash值來比較圖像
示例代碼即為clean_overlap.py中的imgs_idx_hash_except
這樣每個圖都只需要訪問一次，計算hash的時間變為(len(list1) + len(list2)) * image_size * image_size
比較的次數是len(list1) * len(list2)
由於我們的數據中，list1和list2的長度是大數，所以節省的時間是相當可觀的
在我的機器上，比較完valid_dataset和test_dataset需要的時間分別是25000秒（10000次比較，每次2-3秒）和60秒
然後再將清理後的數據序列化到磁盤即可
代碼示例： clean_overlap.py
訓練一個logistics 模型
將train_dataset作為輸入，用valid_dataset進行驗證（預測成功率81.9%）
為了重複利用訓練後的分類器，將其序列化到磁盤
代碼示例： logistic_train.py
Measure Performance
分類器會嘗試去記住訓練集
遇到訓練集中沒有的數據時，分類器可能就沒轍了
所以我們應該measure的是，分類器如何產生新數據（生成能力（推導能力）越大，說明它應對新數據能力越強）
僅measure分類器記憶數據集的能力並不能應對新數據（沒有學到規律），所以不應該拿舊數據去measure
因此measure的方式應該是拿新數據去看分類器的預測準確度（never see, can't memorize）
但是在measure的過程中，我們會根據測試數據去重新調整分類器，使其對所有測試數據都生效
也就是說測試數據變成了訓練集的一部分，因此這部分數據我們只能作為valid_dataset，而不能用於衡量最後的performance
解決方法之一即，最終進行performance measure的數據集，必須是調整分類器的過程中沒有使用過的
即堅持一個原則，測試數據不用於訓練
在機器學習比賽Kaggle中，有public data，validate data，並有用於測試（選手未知）的private data，只有在訓練時自己的分類器時，預先取一部分數據作為test data， 才能不會在train和valid的過程中被已有數據所矇蔽
Validation dataset
驗證集越大，驗證的可信度越大
統計學上，調整分類器後，當30個以上預測結果的正確性發生變化的話，這種變化是可信的，值得注意的，小於30是噪音
因此Validation dataset通常數據要大於30000個，在準確率變化高於0.1%時，認為分類器的performance變化
但這樣需要的數據往往偏多，所以可以嘗試交叉驗證（cross validation），交叉驗證有個缺點是速度慢
驗證時，使用tensor.eval(input)，相當於tf.get_default_session().run(tensor)
來源：ahangchen / https://github.com/ahangchen/GDLnotes ，只作分享，不作任何商業用途，版權歸原作者所有
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