這個月最後一天，對之前的工作做個小結，一會兒打球
1.numpy儲存的權值與c++互動，很困難，numpy的格式不好解析，網上資料很少
2.採用python做中間轉換，實現1的要求。後看theano**，發現讀入python的訓練樣本，不用轉換成numpy陣列，用本來python就可以了。但是python經過cpickle的dumpy檔案，加了很多格式，不適合同c互動。
3.用json轉換，由於python和cpp都有json的介面，都轉成json的格式，然後再互動。可是theano訓練之後權值是numpy格式的，需要轉成python陣列，json才可以存到檔案中。現在的問題是怎麼把numpy轉成python的list？
4.為了解決3，找了一天，終於找到了numpy陣列的tolist介面
5.現在python和c都可以用json了。研究jsoncpp的使用，將python的json檔案讀取，發現解析成cpp陣列的時候，也不是那麼容易。後來在網上用遞迴解決了，但是又有乙個問題：jsoncpp讀取幾百兆的大檔案根本不可行？
6.明天準備重寫生成訓練樣本的cpp**，準備直接存成json的格式送給theano，不用經過python。然後給cpp另外做乙份訓練樣本的檔案用來讀取。這樣jsoncpp就不用讀取幾百兆的大檔案了，只需要讀取theano訓練的權值檔案，就可以測試了，也就幾十兆而已。
7前幾天也抽時間看了一下theano寫的cnn**，對epoch和學習率進行動態調整。用1000個類來測試，目前看效果不錯，錯誤率已經可以精確到8.5629%；再4037個類上面，也在windows上跑著，希望有好的結果。之前4037個類最好結果是8.9%，折騰了兩周沒有復現出來。感覺是對樣本特徵值的提取跟以前的new96vec不一樣了，又或者是cnn對權值也敏感？反正現在只有期待改變lr和epoch之後，能夠有好的結果了。
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