Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/v_sylvain/sgd_optimization.py @ 497:109ebd3e67c0
more file to ignore.
author | Frederic Bastien <nouiz@nouiz.org> |
---|---|
date | Tue, 01 Jun 2010 11:36:07 -0400 |
parents | 78ed4628071d |
children |
rev | line source |
---|---|
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
1 #!/usr/bin/python |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
2 # coding: utf-8 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
3 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
4 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
5 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
6 import numpy |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
7 import theano |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
8 import time |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
9 import datetime |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
10 import theano.tensor as T |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
11 import sys |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
12 #import pickle |
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
13 import cPickle |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
14 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
15 from jobman import DD |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
16 import jobman, jobman.sql |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
17 from copy import copy |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
18 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
19 from stacked_dae import SdA |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
20 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
21 from ift6266.utils.seriestables import * |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
22 |
310
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
23 #For test purpose only |
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
24 buffersize=1000 |
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
25 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
26 default_series = { \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
27 'reconstruction_error' : DummySeries(), |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
28 'training_error' : DummySeries(), |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
29 'validation_error' : DummySeries(), |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
30 'test_error' : DummySeries(), |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
31 'params' : DummySeries() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
32 } |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
33 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
34 def itermax(iter, max): |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
35 for i,it in enumerate(iter): |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
36 if i >= max: |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
37 break |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
38 yield it |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
39 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
40 class SdaSgdOptimizer: |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
41 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs, |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
42 examples_per_epoch, series=default_series, max_minibatches=None): |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
43 self.dataset = dataset |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
44 self.hp = hyperparameters |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
45 self.n_ins = n_ins |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
46 self.n_outs = n_outs |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
47 self.parameters_pre=[] |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
48 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
49 self.max_minibatches = max_minibatches |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
50 print "SdaSgdOptimizer, max_minibatches =", max_minibatches |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
51 |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
52 self.ex_per_epoch = examples_per_epoch |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
53 self.mb_per_epoch = examples_per_epoch / self.hp.minibatch_size |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
54 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
55 self.series = series |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
56 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
57 self.rng = numpy.random.RandomState(1234) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
58 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
59 self.init_classifier() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
60 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
61 sys.stdout.flush() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
62 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
63 def init_classifier(self): |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
64 print "Constructing classifier" |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
65 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
66 # we don't want to save arrays in DD objects, so |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
67 # we recreate those arrays here |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
68 nhl = self.hp.num_hidden_layers |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
69 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
70 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
71 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
72 # construct the stacked denoising autoencoder class |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
73 self.classifier = SdA( \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
74 batch_size = self.hp.minibatch_size, \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
75 n_ins= self.n_ins, \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
76 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
77 n_outs = self.n_outs, \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
78 corruption_levels = corruption_levels,\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
79 rng = self.rng,\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
80 pretrain_lr = self.hp.pretraining_lr, \ |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
81 finetune_lr = self.hp.finetuning_lr) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
82 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
83 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph") |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
84 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
85 sys.stdout.flush() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
86 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
87 def train(self): |
233
02ed13244133
version pour utilisation du module dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
230
diff
changeset
|
88 self.pretrain(self.dataset) |
02ed13244133
version pour utilisation du module dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
230
diff
changeset
|
89 self.finetune(self.dataset) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
90 |
352
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
91 def pretrain(self,dataset,decrease=0): |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
92 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
93 sys.stdout.flush() |
286
1cc535f3e254
correction d'un bug pour affichage des resultats de pre-train avec P07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
283
diff
changeset
|
94 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
95 un_fichier=int(819200.0/self.hp.minibatch_size) #Number of batches in a P07 file |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
96 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
97 start_time = time.clock() |
352
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
98 |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
99 ######## This is hardcoaded. THe 0.95 parameter is hardcoaded and can be changed at will ### |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
100 #Set the decreasing rate of the learning rate. We want the final learning rate to |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
101 #be 5% of the original learning rate. The decreasing factor is linear |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
102 decreasing = (decrease*self.hp.pretraining_lr)/float(self.hp.pretraining_epochs_per_layer*800000/self.hp.minibatch_size) |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
103 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
104 ## Pre-train layer-wise |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
105 for i in xrange(self.classifier.n_layers): |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
106 # go through pretraining epochs |
352
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
107 |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
108 #To reset the learning rate to his original value |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
109 learning_rate=self.hp.pretraining_lr |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
110 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer): |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
111 # go through the training set |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
112 batch_index=0 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
113 count=0 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
114 num_files=0 |
233
02ed13244133
version pour utilisation du module dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
230
diff
changeset
|
115 for x,y in dataset.train(self.hp.minibatch_size): |
352
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
116 c = self.classifier.pretrain_functions[i](x,learning_rate) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
117 count +=1 |
238
9fc641d7adda
Possibilite de restreindre la taille des ensemble d'entrainement, valid et test afin de pouvoir tester le code rapidement
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
235
diff
changeset
|
118 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
119 self.series["reconstruction_error"].append((epoch, batch_index), c) |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
120 batch_index+=1 |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
121 |
352
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
122 #If we need to decrease the learning rate for the pretrain |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
123 if decrease != 0: |
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
124 learning_rate -= decreasing |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
125 |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
126 # useful when doing tests |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
127 if self.max_minibatches and batch_index >= self.max_minibatches: |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
128 break |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
129 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
130 #When we pass through the data only once (the case with P07) |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
131 #There is approximately 800*1024=819200 examples per file (1k per example and files are 800M) |
286
1cc535f3e254
correction d'un bug pour affichage des resultats de pre-train avec P07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
283
diff
changeset
|
132 if self.hp.pretraining_epochs_per_layer == 1 and count%un_fichier == 0: |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
133 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,num_files),c |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
134 num_files+=1 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
135 sys.stdout.flush() |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
136 self.series['params'].append((num_files,), self.classifier.all_params) |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
137 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
138 #When NIST is used |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
139 if self.hp.pretraining_epochs_per_layer > 1: |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
140 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
141 sys.stdout.flush() |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
142 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
143 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
144 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
145 end_time = time.clock() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
146 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
147 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.)) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
148 self.hp.update({'pretraining_time': end_time-start_time}) |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
149 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
150 sys.stdout.flush() |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
151 |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
152 #To be able to load them later for tests on finetune |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
153 self.parameters_pre=[copy(x.value) for x in self.classifier.params] |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
154 f = open('params_pretrain.txt', 'w') |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
155 cPickle.dump(self.parameters_pre,f,protocol=-1) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
156 f.close() |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
157 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
158 |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
159 def finetune(self,dataset,dataset_test,num_finetune,ind_test,special=0,decrease=0,dataset_test2=None): |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
160 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
161 if special != 0 and special != 1: |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
162 sys.exit('Bad value for variable special. Must be in {0,1}') |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
163 print "STARTING FINETUNING, time = ", datetime.datetime.now() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
164 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
165 minibatch_size = self.hp.minibatch_size |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
166 if ind_test == 0 or ind_test == 20: |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
167 nom_test = "NIST" |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
168 nom_train="P07" |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
169 elif ind_test == 30: |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
170 nom_train = "PNIST07" |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
171 nom_test = "NIST" |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
172 nom_test2 = "P07" |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
173 elif ind_test == 31: |
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
174 nom_train = "NIST" |
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
175 nom_test = "PNIST07" |
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
176 nom_test2 = "P07" |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
177 else: |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
178 nom_test = "P07" |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
179 nom_train = "NIST" |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
180 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
181 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
182 # create a function to compute the mistakes that are made by the model |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
183 # on the validation set, or testing set |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
184 test_model = \ |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
185 theano.function( |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
186 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors) |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
187 # givens = { |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
188 # self.classifier.x: ensemble_x, |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
189 # self.classifier.y: ensemble_y]}) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
190 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
191 validate_model = \ |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
192 theano.function( |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
193 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors) |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
194 # givens = { |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
195 # self.classifier.x: , |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
196 # self.classifier.y: ]}) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
197 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
198 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
199 # early-stopping parameters |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
200 patience = 10000 # look as this many examples regardless |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
201 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
202 # found |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
203 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
204 # considered significant |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
205 validation_frequency = min(self.mb_per_epoch, patience/2) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
206 # go through this many |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
207 # minibatche before checking the network |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
208 # on the validation set; in this case we |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
209 # check every epoch |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
210 if self.max_minibatches and validation_frequency > self.max_minibatches: |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
211 validation_frequency = self.max_minibatches / 2 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
212 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
213 best_params = None |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
214 best_validation_loss = float('inf') |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
215 test_score = 0. |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
216 start_time = time.clock() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
217 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
218 done_looping = False |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
219 epoch = 0 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
220 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
221 total_mb_index = 0 |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
222 minibatch_index = 0 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
223 parameters_finetune=[] |
331
c2331b8e4b89
Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
330
diff
changeset
|
224 |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
225 if ind_test == 21 | ind_test == 31: |
352
cfb79f9fd1a4
Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
350
diff
changeset
|
226 learning_rate = self.hp.finetuning_lr / 10.0 |
331
c2331b8e4b89
Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
330
diff
changeset
|
227 else: |
c2331b8e4b89
Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
330
diff
changeset
|
228 learning_rate = self.hp.finetuning_lr #The initial finetune lr |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
229 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
230 |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
231 while (epoch < num_finetune) and (not done_looping): |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
232 epoch = epoch + 1 |
283
28b628f331b2
correction d'un bug sur l'indice des mini-batches
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
281
diff
changeset
|
233 |
310
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
234 for x,y in dataset.train(minibatch_size,bufsize=buffersize): |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
235 minibatch_index += 1 |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
236 |
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
237 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
238 if special == 0: |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
239 cost_ij = self.classifier.finetune(x,y,learning_rate) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
240 elif special == 1: |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
241 cost_ij = self.classifier.finetune2(x,y) |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
242 total_mb_index += 1 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
243 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
244 self.series["training_error"].append((epoch, minibatch_index), cost_ij) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
245 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
246 if (total_mb_index+1) % validation_frequency == 0: |
283
28b628f331b2
correction d'un bug sur l'indice des mini-batches
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
281
diff
changeset
|
247 #minibatch_index += 1 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
248 #The validation set is always NIST (we want the model to be good on NIST) |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
249 if ind_test == 0 | ind_test == 20 | ind_test == 30: |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
250 iter=dataset_test.valid(minibatch_size,bufsize=buffersize) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
251 else: |
310
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
252 iter = dataset.valid(minibatch_size,bufsize=buffersize) |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
253 if self.max_minibatches: |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
254 iter = itermax(iter, self.max_minibatches) |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
255 validation_losses = [validate_model(x,y) for x,y in iter] |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
256 this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
257 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
258 self.series["validation_error"].\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
259 append((epoch, minibatch_index), this_validation_loss*100.) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
260 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
261 print('epoch %i, minibatch %i, validation error on NIST : %f %%' % \ |
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
262 (epoch, minibatch_index+1, \ |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
263 this_validation_loss*100.)) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
264 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
265 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
266 # if we got the best validation score until now |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
267 if this_validation_loss < best_validation_loss: |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
268 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
269 #improve patience if loss improvement is good enough |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
270 if this_validation_loss < best_validation_loss * \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
271 improvement_threshold : |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
272 patience = max(patience, total_mb_index * patience_increase) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
273 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
274 # save best validation score, iteration number and parameters |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
275 best_validation_loss = this_validation_loss |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
276 best_iter = total_mb_index |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
277 parameters_finetune=[copy(x.value) for x in self.classifier.params] |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
278 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
279 # test it on the test set |
310
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
280 iter = dataset.test(minibatch_size,bufsize=buffersize) |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
281 if self.max_minibatches: |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
282 iter = itermax(iter, self.max_minibatches) |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
283 test_losses = [test_model(x,y) for x,y in iter] |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
284 test_score = numpy.mean(test_losses) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
285 |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
286 #test it on the second test set |
310
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
287 iter2 = dataset_test.test(minibatch_size,bufsize=buffersize) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
288 if self.max_minibatches: |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
289 iter2 = itermax(iter2, self.max_minibatches) |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
290 test_losses2 = [test_model(x,y) for x,y in iter2] |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
291 test_score2 = numpy.mean(test_losses2) |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
292 |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
293 #test it on the third test set if there is one |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
294 iter3 = dataset_test2.test(minibatch_size, bufsize=buffersize) |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
295 if self.max_minibatches: |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
296 iter3 = itermax(iter3, self.max_minibatches) |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
297 test_losses3 = [test_model(x,y) for x,y in iter3] |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
298 test_score3 = numpy.mean(test_losses3) |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
299 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
300 self.series["test_error"].\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
301 append((epoch, minibatch_index), test_score*100.) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
302 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
303 print((' epoch %i, minibatch %i, test error on dataset %s (train data) of best ' |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
304 'model %f %%') % |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
305 (epoch, minibatch_index+1,nom_train, |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
306 test_score*100.)) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
307 |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
308 print((' epoch %i, minibatch %i, test error on dataset %s of best ' |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
309 'model %f %%') % |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
310 (epoch, minibatch_index+1,nom_test, |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
311 test_score2*100.)) |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
312 print((' epoch %i, minibatch %i, test error on dataset %s of best ' |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
313 'model %f %%') % |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
314 (epoch, minibatch_index+1,nom_test2, |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
315 test_score3*100.)) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
316 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
317 if patience <= total_mb_index: |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
318 done_looping = True |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
319 break #to exit the FOR loop |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
320 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
321 sys.stdout.flush() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
322 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
323 # useful when doing tests |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
324 if self.max_minibatches and minibatch_index >= self.max_minibatches: |
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
325 break |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
326 |
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
327 if decrease == 1: |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
328 if (ind_test == 21 & epoch % 100 == 0) | ind_test == 20 | ind_test == 30 | (ind_test == 31 & epoch % 100 == 0): |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
329 learning_rate /= 2 #divide the learning rate by 2 for each new epoch of P07 (or 100 of NIST) |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
330 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
331 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
332 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
333 if done_looping == True: #To exit completly the fine-tuning |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
334 break #to exit the WHILE loop |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
335 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
336 end_time = time.clock() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
337 self.hp.update({'finetuning_time':end_time-start_time,\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
338 'best_validation_error':best_validation_loss,\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
339 'test_score':test_score, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
340 'num_finetuning_epochs':epoch}) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
341 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
342 print(('\nOptimization complete with best validation score of %f %%,' |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
343 'with test performance %f %% on dataset %s ') % |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
344 (best_validation_loss * 100., test_score*100.,nom_train)) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
345 print(('The test score on the %s dataset is %f')%(nom_test,test_score2*100.)) |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
346 print(('The test score on the %s dataset is %f')%(nom_test2,test_score3*100.)) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
347 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
348 print ('The finetuning ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.)) |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
349 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
350 sys.stdout.flush() |
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
351 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
352 #Save a copy of the parameters in a file to be able to get them in the future |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
353 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
354 if special == 1: #To keep a track of the value of the parameters |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
355 f = open('params_finetune_stanford.txt', 'w') |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
356 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
357 f.close() |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
358 |
331
c2331b8e4b89
Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
330
diff
changeset
|
359 elif ind_test == 0 | ind_test == 20: #To keep a track of the value of the parameters |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
360 f = open('params_finetune_P07.txt', 'w') |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
361 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
362 f.close() |
331
c2331b8e4b89
Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
330
diff
changeset
|
363 |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
364 |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
365 elif ind_test== 1: #For the run with 2 finetunes. It will be faster. |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
366 f = open('params_finetune_NIST.txt', 'w') |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
367 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
368 f.close() |
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
369 |
321
403b9e6ecfaa
finetune NIST+P07 change pour P07+NIST, les experiences n'ont pas ete concluentes
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
310
diff
changeset
|
370 elif ind_test== 21: #To keep a track of the value of the parameters |
403b9e6ecfaa
finetune NIST+P07 change pour P07+NIST, les experiences n'ont pas ete concluentes
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
310
diff
changeset
|
371 f = open('params_finetune_P07_then_NIST.txt', 'w') |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
372 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1) |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
373 f.close() |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
374 elif ind_test == 30: |
384
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
375 f = open('params_finetune_PNIST07.txt', 'w') |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
376 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1) |
8117c0e70db9
Ajout de la faculte de prendre PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
367
diff
changeset
|
377 f.close() |
389
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
378 elif ind_test == 31: |
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
379 f = open('params_finetune_PNIST07_then_NIST.txt', 'w') |
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
380 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1) |
88cb95007670
Ajout d'une option finetune amelioree pour PNIST07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
384
diff
changeset
|
381 f.close() |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
382 |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
383 |
305
fe5d428c2acc
Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
286
diff
changeset
|
384 #Set parameters like they where right after pre-train or finetune |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
385 def reload_parameters(self,which): |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
386 |
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
387 #self.parameters_pre=pickle.load('params_pretrain.txt') |
281
a8b92a4a708d
rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
263
diff
changeset
|
388 f = open(which) |
350
625c0c3fcbdb
Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
336
diff
changeset
|
389 self.parameters_pre=cPickle.load(f) |
263
a0264184684e
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
252
diff
changeset
|
390 f.close() |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
391 for idx,x in enumerate(self.parameters_pre): |
310
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
392 if x.dtype=='float64': |
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
393 self.classifier.params[idx].value=theano._asarray(copy(x),dtype=theano.config.floatX) |
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
394 else: |
a5abd5c8b4b0
Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
305
diff
changeset
|
395 self.classifier.params[idx].value=copy(x) |
330
18dc860a4ef4
Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
325
diff
changeset
|
396 |
397
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
397 def training_error(self,dataset,part=0): |
455
09e1c5872c2b
Ajout de trois lignes de code pour le calcul de l'erreur standart
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
397
diff
changeset
|
398 import math |
325
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
399 # create a function to compute the mistakes that are made by the model |
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
400 # on the validation set, or testing set |
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
401 test_model = \ |
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
402 theano.function( |
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
403 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors) |
397
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
404 #train |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
405 if part == 0: |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
406 iter2 = dataset.train(self.hp.minibatch_size,bufsize=buffersize) |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
407 name = 'train' |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
408 #validation |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
409 if part == 1: |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
410 iter2 = dataset.valid(self.hp.minibatch_size,bufsize=buffersize) |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
411 name = 'validation' |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
412 if part == 2: |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
413 iter2 = dataset.test(self.hp.minibatch_size,bufsize=buffersize) |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
414 name = 'test' |
325
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
415 train_losses2 = [test_model(x,y) for x,y in iter2] |
048898c1ee55
Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
321
diff
changeset
|
416 train_score2 = numpy.mean(train_losses2) |
397
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
417 print 'On the ' + name + 'dataset' |
5e11dda78995
Ajout de fonctionnalite pour pouvoir facilement calculer une erreur sur differentes parties de NSIT
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
389
diff
changeset
|
418 print(('\t the error is %f')%(train_score2*100.)) |
457
78ed4628071d
Rajout de la ligne qui compte le nombre de mini-batch (enleve precedemment)
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
455
diff
changeset
|
419 #print len(train_losses2) |
455
09e1c5872c2b
Ajout de trois lignes de code pour le calcul de l'erreur standart
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
397
diff
changeset
|
420 stderr = math.sqrt(train_score2-train_score2**2)/math.sqrt(len(train_losses2)*self.hp.minibatch_size) |
09e1c5872c2b
Ajout de trois lignes de code pour le calcul de l'erreur standart
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
397
diff
changeset
|
421 print (('\t the stderr is %f')%(stderr*100.)) |
361
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
422 |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
423 #To see the prediction of the model, the real answer and the image to judge |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
424 def see_error(self, dataset): |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
425 import pylab |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
426 #The function to know the prediction |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
427 test_model = \ |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
428 theano.function( |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
429 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.logLayer.y_pred) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
430 user = [] |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
431 nb_total = 0 #total number of exemples seen |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
432 nb_error = 0 #total number of errors |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
433 for x,y in dataset.test(1): |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
434 nb_total += 1 |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
435 pred = self.translate(test_model(x,y)) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
436 rep = self.translate(y) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
437 error = pred != rep |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
438 print 'prediction: ' + str(pred) +'\t answer: ' + str(rep) + '\t right: ' + str(not(error)) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
439 pylab.imshow(x.reshape((32,32))) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
440 pylab.draw() |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
441 if error: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
442 nb_error += 1 |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
443 user.append(int(raw_input("1 = The error is normal, 0 = The error is not normal : "))) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
444 print '\t\t character is hard to distinguish: ' + str(user[-1]) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
445 else: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
446 time.sleep(3) |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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352
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447 print '\n Over the '+str(nb_total)+' exemples, there is '+str(nb_error)+' errors. \nThe percentage of errors is'+ str(float(nb_error)/float(nb_total)) |
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448 print 'The percentage of errors done by the model that an human will also do: ' + str(numpy.mean(user)) |
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453 #To translate the numeric prediction in character if necessary |
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454 def translate(self,y): |
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456 if y <= 9: |
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457 return y[0] |
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458 elif y == 10: |
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459 return 'A' |
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460 elif y == 11: |
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461 return 'B' |
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462 elif y == 12: |
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463 return 'C' |
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464 elif y == 13: |
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465 return 'D' |
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466 elif y == 14: |
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467 return 'E' |
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468 elif y == 15: |
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469 return 'F' |
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470 elif y == 16: |
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471 return 'G' |
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472 elif y == 17: |
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473 return 'H' |
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474 elif y == 18: |
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475 return 'I' |
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476 elif y == 19: |
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477 return 'J' |
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478 elif y == 20: |
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479 return 'K' |
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480 elif y == 21: |
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481 return 'L' |
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482 elif y == 22: |
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483 return 'M' |
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484 elif y == 23: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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485 return 'N' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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486 elif y == 24: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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487 return 'O' |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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488 elif y == 25: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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489 return 'P' |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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490 elif y == 26: |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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491 return 'Q' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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492 elif y == 27: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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493 return 'R' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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494 elif y == 28: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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495 return 'S' |
367
f24b10e43a6f
correction d'un petit bug dans la fonction traduire()
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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361
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496 elif y == 29: |
361
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497 return 'T' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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498 elif y == 30: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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499 return 'U' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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500 elif y == 31: |
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501 return 'V' |
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502 elif y == 32: |
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503 return 'W' |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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504 elif y == 33: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
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505 return 'X' |
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506 elif y == 34: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
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507 return 'Y' |
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508 elif y == 35: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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509 return 'Z' |
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510 |
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511 elif y == 36: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
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512 return 'a' |
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513 elif y == 37: |
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514 return 'b' |
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515 elif y == 38: |
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516 return 'c' |
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517 elif y == 39: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
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518 return 'd' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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519 elif y == 40: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
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520 return 'e' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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521 elif y == 41: |
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Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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522 return 'f' |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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523 elif y == 42: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
524 return 'g' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
525 elif y == 43: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
526 return 'h' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
527 elif y == 44: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
528 return 'i' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
529 elif y == 45: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
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changeset
|
530 return 'j' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
531 elif y == 46: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
532 return 'k' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
533 elif y == 47: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
534 return 'l' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
535 elif y == 48: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
536 return 'm' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
537 elif y == 49: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
538 return 'n' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
539 elif y == 50: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
540 return 'o' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
541 elif y == 51: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
542 return 'p' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
543 elif y == 52: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
544 return 'q' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
545 elif y == 53: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
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changeset
|
546 return 'r' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
547 elif y == 54: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
548 return 's' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
549 elif y == 55: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
550 return 't' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
551 elif y == 56: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
552 return 'u' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
553 elif y == 57: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
554 return 'v' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
555 elif y == 58: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
556 return 'w' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
557 elif y == 59: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
558 return 'x' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
559 elif y == 60: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
560 return 'y' |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
561 elif y == 61: |
b599886e3655
Ajout d'une fonctionnalite utile avec le programme voir_erreurs.py afin de voir les exemples ainsi que la prediction du modele donne dans le fichier config.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
352
diff
changeset
|
562 return 'z' |
252
7dd43ef66d15
ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
238
diff
changeset
|
563 |
230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
564 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
565 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
566 |