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annotate deep/stacked_dae/mnist_sda.py @ 239:42005ec87747

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
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.
author fsavard
date Mon, 15 Mar 2010 18:30:21 -0400
parents 3632e6258642
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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3632e6258642 Ajouts mineurs à stacked_dae, juste printé l'heure je crois.
fsavard
parents: 167
diff changeset
4 # TODO: This probably doesn't work anymore, adapt to new code in sgd_opt
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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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5 # 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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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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7 import numpy
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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8 import theano
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9 import time
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10 import theano.tensor as T
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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11 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.
fsavard
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13 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer
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14 import cPickle, gzip
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savardf
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15 from jobman import DD
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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17 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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19 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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20 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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21 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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22 # 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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23 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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24 # 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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25 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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26 f.close()
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.
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parents:
diff changeset
28 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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29 n_outs = 10
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
parents:
diff changeset
31 hyperparameters = DD({'finetuning_lr':learning_rate,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
32 '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
33 '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
34 '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
35 '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.
fsavard
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diff changeset
36 '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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diff changeset
37 '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
39 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.
fsavard
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diff changeset
40 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
41 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
43 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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44 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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