Reconocimiento de dígitos: Métodos Numéricos DC-UBA

Instrucciones

1. Crear un repo git en donde se bajen esto

git init
git remote add origin <nuestra-nueva-url-de-git>

2. Bajarse los repositorios de pybind y eigen como submódulos

git submodule init
git submodule add https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror
git submodule add https://github.com/pybind/pybind11
# Elegimos versiones de eigen y pybind
cd pybind11/ && git checkout v2.2.4 && cd ..
cd eigen-git-mirror && git checkout 3.3.7 && cd ..

3. Instalar requerimientos (Previamente activar el entorno virtual. Ver más abajo)

pip install -r requirements.txt

4. Descomprimir datos

cd data && gunzip *.gz && cd ..

5. Correr Jupyter

jupyter lab

Listo!

Datos

En data/ tenemos los datos de entrenamiento (data/train.csv) y los de test (data/test.csv).

Otros directorios

En src/ está el código de C++, en particular en src/metnum.cpp está el entry-point de pybind.

En notebooks/ hay ejemplos para correr partes del TP usando sklearn y usando la implementación en C++.

Creación de un entorno virtual de python

Con pyenv

curl https://pyenv.run | bash

Luego, se sugiere agregar unas líneas al bashrc. Hacer eso, REINICIAR LA CONSOLA y luego...

pyenv install 3.6.5
pyenv global 3.6.5
pyenv virtualenv 3.6.5 tp2

En el directorio del proyecto

pyenv activate tp2

Directamente con python3

python3 -m venv tp2
source tp2/bin/activate

Con Conda

conda create --name tp2 python=3.6.5
conda activate tp2

Instalación de las depencias

pip install -r requirements.txt

Correr notebooks de jupyter

cd notebooks
jupyter lab

o notebook

jupyter notebook

Compilación

Ejecutar la primera celda del notebook knn.ipynb o seguir los siguientes pasos:

• Compilar el código C++ en un módulo de python

mkdir build
cd build
rm -rf *
cmake -DPYTHON_EXECUTABLE="$(which python)" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

• Al ejecutar el siguiente comando se compila e instala la librería en el directorio notebooks

make install

Kaggle submission Digit Recognizer

• Compilar el código C++

./build.sh
cd build && make

• Ejecutar con los datos de test y train de kaggle, setear cantidad de vecinos (k) y cantidad de componentes principales (a) a utilizar

./tp2 -m 1 --k <kNN parameter> --a <pca parameter> -i train_kaggle.csv -t test_kaggle.csv -o kaggle_submission.csv

• En la carpeta data se guarda el archivo resultado para subir a kaggle