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annotate scripts/stacked_dae/mnist_sda.py @ 141:3346fcd3818b

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
Changé un True pour False, mais je le commit car c'est ça que j'utilise pour lancer mes jobs.
author fsavard
date Mon, 22 Feb 2010 14:22:07 -0500
parents 7d8366fb90bf
children
rev   line source
131
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
1 #!/usr/bin/python
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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diff changeset
2 # coding: utf-8
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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diff changeset
4 # Parameterize call to sgd_optimization for MNIST
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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5
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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6 import numpy
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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7 import theano
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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8 import time
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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9 import theano.tensor as T
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10 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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12 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer
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13 import cPickle, gzip
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14 from jobman import DD
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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16 MNIST_LOCATION = '/u/savardf/datasets/mnist.pkl.gz'
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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18 def sgd_optimization_mnist(learning_rate=0.1, pretraining_epochs = 2, \
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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19 pretrain_lr = 0.1, training_epochs = 5, \
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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20 dataset='mnist.pkl.gz'):
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
21 # Load the dataset
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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diff changeset
22 f = gzip.open(dataset,'rb')
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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23 # this gives us train, valid, test (each with .x, .y)
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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24 dataset = cPickle.load(f)
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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25 f.close()
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
26
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
27 n_ins = 28*28
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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28 n_outs = 10
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
30 hyperparameters = DD({'finetuning_lr':learning_rate,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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parents:
diff changeset
31 'pretraining_lr':pretrain_lr,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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diff changeset
32 'pretraining_epochs_per_layer':pretraining_epochs,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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diff changeset
33 'max_finetuning_epochs':training_epochs,
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7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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diff changeset
34 'hidden_layers_sizes':[100],
7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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diff changeset
35 'corruption_levels':[0.2],
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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36 'minibatch_size':20})
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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diff changeset
38 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs)
7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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diff changeset
39 optimizer.pretrain()
7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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diff changeset
40 optimizer.finetune()
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
42 if __name__ == '__main__':
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7d8366fb90bf Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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parents: 131
diff changeset
43 sgd_optimization_mnist(dataset=MNIST_LOCATION)
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
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