Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/utils.py @ 266:1e4e60ddadb1

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
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 43afd29f3dbd
rev   line source
227
acae439d6572 Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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3
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4 from __future__ import with_statement
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6 from jobman import DD
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8 # from pylearn codebase
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9 # useful in __init__(param1, param2, etc.) to save
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10 # values in self.param1, self.param2... just call
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11 # update_locals(self, locals())
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12 def update_locals(obj, dct):
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13 if 'self' in dct:
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14 del dct['self']
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15 obj.__dict__.update(dct)
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17 # from a dictionary of possible values for hyperparameters, e.g.
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18 # hp_values = {'learning_rate':[0.1, 0.01], 'num_layers': [1,2]}
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19 # create a list of other dictionaries representing all the possible
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20 # combinations, thus in this example creating:
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21 # [{'learning_rate': 0.1, 'num_layers': 1}, ...]
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22 # (similarly for combinations (0.1, 2), (0.01, 1), (0.01, 2))
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23 def produit_cartesien_jobs(val_dict):
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24 job_list = [DD()]
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25 all_keys = val_dict.keys()
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27 for key in all_keys:
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28 possible_values = val_dict[key]
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29 new_job_list = []
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30 for val in possible_values:
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31 for job in job_list:
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32 to_insert = job.copy()
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33 to_insert.update({key: val})
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34 new_job_list.append(to_insert)
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35 job_list = new_job_list
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37 return job_list
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39 def test_produit_cartesien_jobs():
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40 vals = {'a': [1,2], 'b': [3,4,5]}
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41 print produit_cartesien_jobs(vals)
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44 # taken from http://stackoverflow.com/questions/276052/how-to-get-current-cpu-and-ram-usage-in-python
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45 """Simple module for getting amount of memory used by a specified user's
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46 processes on a UNIX system.
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47 It uses UNIX ps utility to get the memory usage for a specified username and
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48 pipe it to awk for summing up per application memory usage and return the total.
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49 Python's Popen() from subprocess module is used for spawning ps and awk.
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51 """
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53 import subprocess
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55 class MemoryMonitor(object):
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57 def __init__(self, username):
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58 """Create new MemoryMonitor instance."""
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59 self.username = username
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61 def usage(self):
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62 """Return int containing memory used by user's processes."""
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63 self.process = subprocess.Popen("ps -u %s -o rss | awk '{sum+=$1} END {print sum}'" % self.username,
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64 shell=True,
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65 stdout=subprocess.PIPE,
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66 )
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67 self.stdout_list = self.process.communicate()[0].split('\n')
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68 return int(self.stdout_list[0])
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