Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/stacked_dae.py @ 266:1e4e60ddadb1
Merge. Ah, et dans le dernier commit, j'avais oublié de mentionner que j'ai ajouté du code pour gérer l'isolation de différents clones pour rouler des expériences et modifier le code en même temps.
| author | fsavard |
|---|---|
| date | Fri, 19 Mar 2010 10:56:16 -0400 |
| parents | c8fe09a65039 |
| children | 7b4507295eba |
| rev | line source |
|---|---|
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227
acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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1 #!/usr/bin/python |
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2 # coding: utf-8 |
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4 import numpy |
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5 import theano |
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6 import time |
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7 import theano.tensor as T |
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8 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams |
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9 import copy |
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11 from utils import update_locals |
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13 # taken from LeDeepNet/daa.py |
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14 # has a special case when taking log(0) (defined =0) |
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15 # modified to not take the mean anymore |
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16 from theano.tensor.xlogx import xlogx, xlogy0 |
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17 # it's target*log(output) |
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18 def binary_cross_entropy(target, output, sum_axis=1): |
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19 XE = xlogy0(target, output) + xlogy0((1 - target), (1 - output)) |
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20 return -T.sum(XE, axis=sum_axis) |
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22 class LogisticRegression(object): |
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23 def __init__(self, input, n_in, n_out): |
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24 # initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out) |
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25 self.W = theano.shared( value=numpy.zeros((n_in,n_out), |
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26 dtype = theano.config.floatX) ) |
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27 # initialize the baises b as a vector of n_out 0s |
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28 self.b = theano.shared( value=numpy.zeros((n_out,), |
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29 dtype = theano.config.floatX) ) |
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30 # compute vector of class-membership probabilities in symbolic form |
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31 self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W)+self.b) |
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33 # compute prediction as class whose probability is maximal in |
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34 # symbolic form |
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35 self.y_pred=T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1) |
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37 # list of parameters for this layer |
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38 self.params = [self.W, self.b] |
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40 def negative_log_likelihood(self, y): |
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41 return -T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]),y]) |
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43 def errors(self, y): |
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44 # check if y has same dimension of y_pred |
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45 if y.ndim != self.y_pred.ndim: |
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46 raise TypeError('y should have the same shape as self.y_pred', |
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47 ('y', target.type, 'y_pred', self.y_pred.type)) |
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49 # check if y is of the correct datatype |
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50 if y.dtype.startswith('int'): |
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51 # the T.neq operator returns a vector of 0s and 1s, where 1 |
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52 # represents a mistake in prediction |
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53 return T.mean(T.neq(self.y_pred, y)) |
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54 else: |
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55 raise NotImplementedError() |
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58 class SigmoidalLayer(object): |
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59 def __init__(self, rng, input, n_in, n_out): |
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60 self.input = input |
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62 W_values = numpy.asarray( rng.uniform( \ |
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63 low = -numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \ |
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64 high = numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \ |
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65 size = (n_in, n_out)), dtype = theano.config.floatX) |
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66 self.W = theano.shared(value = W_values) |
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68 b_values = numpy.zeros((n_out,), dtype= theano.config.floatX) |
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69 self.b = theano.shared(value= b_values) |
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71 self.output = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b) |
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72 self.params = [self.W, self.b] |
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76 class dA(object): |
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77 def __init__(self, n_visible= 784, n_hidden= 500, corruption_level = 0.1,\ |
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78 input = None, shared_W = None, shared_b = None): |
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79 self.n_visible = n_visible |
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80 self.n_hidden = n_hidden |
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82 # create a Theano random generator that gives symbolic random values |
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83 theano_rng = RandomStreams() |
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85 if shared_W != None and shared_b != None : |
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86 self.W = shared_W |
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87 self.b = shared_b |
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88 else: |
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89 # initial values for weights and biases |
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90 # note : W' was written as `W_prime` and b' as `b_prime` |
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92 # W is initialized with `initial_W` which is uniformely sampled |
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93 # from -6./sqrt(n_visible+n_hidden) and 6./sqrt(n_hidden+n_visible) |
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94 # the output of uniform if converted using asarray to dtype |
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95 # theano.config.floatX so that the code is runable on GPU |
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96 initial_W = numpy.asarray( numpy.random.uniform( \ |
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97 low = -numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \ |
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98 high = numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \ |
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99 size = (n_visible, n_hidden)), dtype = theano.config.floatX) |
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100 initial_b = numpy.zeros(n_hidden, dtype = theano.config.floatX) |
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101 |
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102 |
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103 # theano shared variables for weights and biases |
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104 self.W = theano.shared(value = initial_W, name = "W") |
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105 self.b = theano.shared(value = initial_b, name = "b") |
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106 |
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107 |
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108 initial_b_prime= numpy.zeros(n_visible) |
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109 # tied weights, therefore W_prime is W transpose |
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110 self.W_prime = self.W.T |
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111 self.b_prime = theano.shared(value = initial_b_prime, name = "b'") |
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112 |
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113 # if no input is given, generate a variable representing the input |
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114 if input == None : |
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115 # we use a matrix because we expect a minibatch of several examples, |
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116 # each example being a row |
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117 self.x = T.dmatrix(name = 'input') |
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118 else: |
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119 self.x = input |
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120 # Equation (1) |
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121 # keep 90% of the inputs the same and zero-out randomly selected subset of 10% of the inputs |
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122 # note : first argument of theano.rng.binomial is the shape(size) of |
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123 # random numbers that it should produce |
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124 # second argument is the number of trials |
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125 # third argument is the probability of success of any trial |
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126 # |
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127 # this will produce an array of 0s and 1s where 1 has a |
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128 # probability of 1 - ``corruption_level`` and 0 with |
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129 # ``corruption_level`` |
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130 self.tilde_x = theano_rng.binomial( self.x.shape, 1, 1 - corruption_level, dtype=theano.config.floatX) * self.x |
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131 # Equation (2) |
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132 # note : y is stored as an attribute of the class so that it can be |
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133 # used later when stacking dAs. |
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134 self.y = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.tilde_x, self.W ) + self.b) |
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135 # Equation (3) |
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228
851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
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227
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136 #self.z = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime) |
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137 # Equation (4) |
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138 # note : we sum over the size of a datapoint; if we are using minibatches, |
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139 # L will be a vector, with one entry per example in minibatch |
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140 #self.L = - T.sum( self.x*T.log(self.z) + (1-self.x)*T.log(1-self.z), axis=1 ) |
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141 #self.L = binary_cross_entropy(target=self.x, output=self.z, sum_axis=1) |
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142 |
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143 # bypassing z to avoid running to log(0) |
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144 z_a = T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime |
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228
851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
fsavard
parents:
227
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145 log_sigmoid = T.log(1.) - T.log(1.+T.exp(-z_a)) |
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146 # log(1-sigmoid(z_a)) |
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229
02eb98d051fe
Corrigé bug avec nouvelle formule de coût et printout pour cas sur CPU
fsavard
parents:
228
diff
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147 log_1_sigmoid = -z_a - T.log(1.+T.exp(-z_a)) |
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148 self.L = -T.sum( self.x * (log_sigmoid) \ |
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149 + (1.0-self.x) * (log_1_sigmoid), axis=1 ) |
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150 |
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151 # I added this epsilon to avoid getting log(0) and 1/0 in grad |
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152 # This means conceptually that there'd be no probability of 0, but that |
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153 # doesn't seem to me as important (maybe I'm wrong?). |
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154 #eps = 0.00000001 |
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155 #eps_1 = 1-eps |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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156 #self.L = - T.sum( self.x * T.log(eps + eps_1*self.z) \ |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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157 # + (1-self.x)*T.log(eps + eps_1*(1-self.z)), axis=1 ) |
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158 # note : L is now a vector, where each element is the cross-entropy cost |
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159 # of the reconstruction of the corresponding example of the |
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160 # minibatch. We need to compute the average of all these to get |
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161 # the cost of the minibatch |
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162 self.cost = T.mean(self.L) |
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163 |
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164 self.params = [ self.W, self.b, self.b_prime ] |
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165 |
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166 |
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167 class SdA(object): |
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239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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229
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168 def __init__(self, batch_size, n_ins, |
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227
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169 hidden_layers_sizes, n_outs, |
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239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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229
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170 corruption_levels, rng, pretrain_lr, finetune_lr): |
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227
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171 # Just to make sure those are not modified somewhere else afterwards |
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172 hidden_layers_sizes = copy.deepcopy(hidden_layers_sizes) |
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173 corruption_levels = copy.deepcopy(corruption_levels) |
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174 |
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175 update_locals(self, locals()) |
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176 |
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177 self.layers = [] |
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178 self.pretrain_functions = [] |
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179 self.params = [] |
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180 # MODIF: added this so we also get the b_primes |
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181 # (not used for finetuning... still using ".params") |
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182 self.all_params = [] |
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183 self.n_layers = len(hidden_layers_sizes) |
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184 |
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185 print "Creating SdA with params:" |
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186 print "batch_size", batch_size |
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187 print "hidden_layers_sizes", hidden_layers_sizes |
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188 print "corruption_levels", corruption_levels |
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189 print "n_ins", n_ins |
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190 print "n_outs", n_outs |
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191 print "pretrain_lr", pretrain_lr |
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192 print "finetune_lr", finetune_lr |
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193 print "----" |
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194 |
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195 if len(hidden_layers_sizes) < 1 : |
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196 raiseException (' You must have at least one hidden layer ') |
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197 |
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198 |
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199 # allocate symbolic variables for the data |
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239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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parents:
229
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200 #index = T.lscalar() # index to a [mini]batch |
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227
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201 self.x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images |
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202 self.y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of |
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203 # [int] labels |
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204 |
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205 for i in xrange( self.n_layers ): |
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206 # construct the sigmoidal layer |
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207 |
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208 # the size of the input is either the number of hidden units of |
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209 # the layer below or the input size if we are on the first layer |
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210 if i == 0 : |
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211 input_size = n_ins |
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212 else: |
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213 input_size = hidden_layers_sizes[i-1] |
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214 |
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215 # the input to this layer is either the activation of the hidden |
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216 # layer below or the input of the SdA if you are on the first |
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217 # layer |
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218 if i == 0 : |
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219 layer_input = self.x |
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220 else: |
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221 layer_input = self.layers[-1].output |
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222 |
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223 layer = SigmoidalLayer(rng, layer_input, input_size, |
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224 hidden_layers_sizes[i] ) |
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225 # add the layer to the |
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226 self.layers += [layer] |
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227 self.params += layer.params |
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228 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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229 # Construct a denoising autoencoder that shared weights with this |
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230 # layer |
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231 dA_layer = dA(input_size, hidden_layers_sizes[i], \ |
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232 corruption_level = corruption_levels[0],\ |
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233 input = layer_input, \ |
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234 shared_W = layer.W, shared_b = layer.b) |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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235 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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236 self.all_params += dA_layer.params |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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237 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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238 # Construct a function that trains this dA |
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239 # compute gradients of layer parameters |
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240 gparams = T.grad(dA_layer.cost, dA_layer.params) |
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241 # compute the list of updates |
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242 updates = {} |
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243 for param, gparam in zip(dA_layer.params, gparams): |
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244 updates[param] = param - gparam * pretrain_lr |
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245 |
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acae439d6572
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246 # create a function that trains the dA |
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239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
247 update_fn = theano.function([self.x], dA_layer.cost, \ |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
248 updates = updates)#, |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
249 # givens = { |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
250 # self.x : ensemble}) |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
251 # collect this function into a list |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
252 #update_fn = theano.function([index], dA_layer.cost, \ |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
253 # updates = updates, |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
254 # givens = { |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
255 # self.x : train_set_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size] / self.shared_divider}) |
|
227
acae439d6572
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changeset
|
256 # collect this function into a list |
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acae439d6572
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changeset
|
257 self.pretrain_functions += [update_fn] |
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changeset
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258 |
|
acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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diff
changeset
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259 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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changeset
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260 # We now need to add a logistic layer on top of the MLP |
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261 self.logLayer = LogisticRegression(\ |
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262 input = self.layers[-1].output,\ |
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263 n_in = hidden_layers_sizes[-1], n_out = n_outs) |
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264 |
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acae439d6572
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changeset
|
265 self.params += self.logLayer.params |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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266 self.all_params += self.logLayer.params |
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acae439d6572
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267 # construct a function that implements one step of finetunining |
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acae439d6572
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268 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
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269 # compute the cost, defined as the negative log likelihood |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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270 cost = self.logLayer.negative_log_likelihood(self.y) |
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acae439d6572
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changeset
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271 # compute the gradients with respect to the model parameters |
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272 gparams = T.grad(cost, self.params) |
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acae439d6572
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changeset
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273 # compute list of updates |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
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|
274 updates = {} |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
diff
changeset
|
275 for param,gparam in zip(self.params, gparams): |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
diff
changeset
|
276 updates[param] = param - gparam*finetune_lr |
|
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parents:
diff
changeset
|
277 |
|
239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
278 self.finetune = theano.function([self.x,self.y], cost, |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
279 updates = updates)#, |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
280 # givens = { |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
281 # self.x : train_set_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size]/self.shared_divider, |
|
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
282 # self.y : train_set_y[index*batch_size:(index+1)*batch_size]} ) |
|
227
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
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283 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
284 # symbolic variable that points to the number of errors made on the |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
diff
changeset
|
285 # minibatch given by self.x and self.y |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
286 |
|
acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
287 self.errors = self.logLayer.errors(self.y) |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
288 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
289 if __name__ == '__main__': |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
290 import sys |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
291 args = sys.argv[1:] |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
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changeset
|
292 |