Hinton胶囊网络论文《Dynamic Routing between Capsules》的代码正式开源

 github地址：https://github.com/Sarasra/models/tree/master/research/capsules

运行测试验证设置是否正确，例如：

python layers_test.py

快速MNIST测试结果：

• 从以下网址下载并提取MNIST记录到 $DATA_DIR/：https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/mnist_data.tar.gz

• 从以下网址下载并提取MNIST模型checkpoint到$CKPT_DIR：                                                                      https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/mnist_checkpoints.tar.gz

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --train=false \
--summary_dir=/tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/mnist_checkpoint/model.ckpt-1

快速CIFAR10 ensemble测试结果：

• 从以下网址下载并提取cifar10二进制版本到 $DATA_DIR/：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• 从以下网址下载并提取cifar10模型checkpoint到 $CKPT_DIR：                                                                                https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/cifar_checkpoints.tar.gz

• 将提取的二进制文件的目录作为 data_dir 传递给（$ DATA_DIR）

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --train=false --dataset=cifar10 \
--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \
--summary_dir=/tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/cifar/cifar{}/model.ckpt-600000 \
--num_trials=7

CIFAR10训练命令：

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --dataset=cifar10 --max_steps=600000\
--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \
--summary_dir=/tmp/

MNIST的完整训练命令：

• 在 training-validation pass 训练，validate=true 也是如此

• 要在一个以上的GPU pass训练，num_gpus = NUM_GPUS

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --max_steps=300000\
--summary_dir=/tmp/attempt0/