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annotate deep/stacked_dae/v2/utils.py @ 229:02eb98d051fe

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
Corrigé bug avec nouvelle formule de coût et printout pour cas sur CPU
author fsavard
date Fri, 12 Mar 2010 11:03:51 -0500
parents acae439d6572
children
rev   line source
227
acae439d6572 Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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4 from __future__ import with_statement
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6 from jobman import DD
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8 # from pylearn codebase
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9 # useful in __init__(param1, param2, etc.) to save
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10 # values in self.param1, self.param2... just call
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11 # update_locals(self, locals())
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12 def update_locals(obj, dct):
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13 if 'self' in dct:
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14 del dct['self']
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15 obj.__dict__.update(dct)
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17 # from a dictionary of possible values for hyperparameters, e.g.
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18 # hp_values = {'learning_rate':[0.1, 0.01], 'num_layers': [1,2]}
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19 # create a list of other dictionaries representing all the possible
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20 # combinations, thus in this example creating:
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21 # [{'learning_rate': 0.1, 'num_layers': 1}, ...]
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22 # (similarly for combinations (0.1, 2), (0.01, 1), (0.01, 2))
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23 def produit_cartesien_jobs(val_dict):
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24 job_list = [DD()]
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25 all_keys = val_dict.keys()
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27 for key in all_keys:
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28 possible_values = val_dict[key]
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29 new_job_list = []
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30 for val in possible_values:
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31 for job in job_list:
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32 to_insert = job.copy()
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33 to_insert.update({key: val})
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34 new_job_list.append(to_insert)
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35 job_list = new_job_list
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37 return job_list
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39 def test_produit_cartesien_jobs():
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40 vals = {'a': [1,2], 'b': [3,4,5]}
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41 print produit_cartesien_jobs(vals)
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44 # taken from http://stackoverflow.com/questions/276052/how-to-get-current-cpu-and-ram-usage-in-python
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45 """Simple module for getting amount of memory used by a specified user's
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46 processes on a UNIX system.
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47 It uses UNIX ps utility to get the memory usage for a specified username and
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48 pipe it to awk for summing up per application memory usage and return the total.
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49 Python's Popen() from subprocess module is used for spawning ps and awk.
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51 """
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53 import subprocess
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55 class MemoryMonitor(object):
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57 def __init__(self, username):
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58 """Create new MemoryMonitor instance."""
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59 self.username = username
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61 def usage(self):
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62 """Return int containing memory used by user's processes."""
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63 self.process = subprocess.Popen("ps -u %s -o rss | awk '{sum+=$1} END {print sum}'" % self.username,
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64 shell=True,
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65 stdout=subprocess.PIPE,
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66 )
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67 self.stdout_list = self.process.communicate()[0].split('\n')
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68 return int(self.stdout_list[0])
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