Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/v2/sgd_optimization.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 02eb98d051fe
children f213a0fb2b08
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 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial
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6 import numpy
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7 import theano
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8 import time
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9 import datetime
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10 import theano.tensor as T
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11 import sys
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13 from jobman import DD
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14 import jobman, jobman.sql
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16 from stacked_dae import SdA
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18 from ift6266.utils.seriestables import *
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20 default_series = { \
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21 'reconstruction_error' : DummySeries(),
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22 'training_error' : DummySeries(),
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23 'validation_error' : DummySeries(),
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24 'test_error' : DummySeries(),
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25 'params' : DummySeries()
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26 }
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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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28 def itermax(iter, max):
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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29 for i,it in enumerate(iter):
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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30 if i >= max:
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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31 break
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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32 yield i
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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34 class SdaSgdOptimizer:
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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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35 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs,
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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36 examples_per_epoch, series=default_series, max_minibatches=None):
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37 self.dataset = dataset
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38 self.hp = hyperparameters
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39 self.n_ins = n_ins
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40 self.n_outs = n_outs
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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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42 self.max_minibatches = max_minibatches
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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43 print "SdaSgdOptimizer, max_minibatches =", max_minibatches
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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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
diff changeset
45 self.ex_per_epoch = examples_per_epoch
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
diff changeset
46 self.mb_per_epoch = examples_per_epoch / self.hp.minibatch_size
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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diff changeset
48 self.series = series
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parents:
diff changeset
49
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diff changeset
50 self.rng = numpy.random.RandomState(1234)
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diff changeset
51
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52 self.init_classifier()
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diff changeset
53
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54 sys.stdout.flush()
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parents:
diff changeset
55
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parents:
diff changeset
56 def init_classifier(self):
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fsavard
parents:
diff changeset
57 print "Constructing classifier"
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parents:
diff changeset
58
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fsavard
parents:
diff changeset
59 # we don't want to save arrays in DD objects, so
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fsavard
parents:
diff changeset
60 # we recreate those arrays here
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fsavard
parents:
diff changeset
61 nhl = self.hp.num_hidden_layers
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parents:
diff changeset
62 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl
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fsavard
parents:
diff changeset
63 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl
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parents:
diff changeset
64
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fsavard
parents:
diff changeset
65 # construct the stacked denoising autoencoder class
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parents:
diff changeset
66 self.classifier = SdA( \
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fsavard
parents:
diff changeset
67 batch_size = self.hp.minibatch_size, \
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fsavard
parents:
diff changeset
68 n_ins= self.n_ins, \
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
69 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \
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
70 n_outs = self.n_outs, \
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
71 corruption_levels = corruption_levels,\
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
72 rng = self.rng,\
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
73 pretrain_lr = self.hp.pretraining_lr, \
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
74 finetune_lr = self.hp.finetuning_lr)
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.
fsavard
parents:
diff changeset
75
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
76 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph")
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fsavard
parents:
diff changeset
77
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
78 sys.stdout.flush()
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
79
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
80 def train(self):
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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
81 self.pretrain(self.dataset)
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
82 self.finetune(self.dataset)
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.
fsavard
parents:
diff changeset
83
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
84 def pretrain(self,dataset):
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.
fsavard
parents:
diff changeset
85 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now()
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fsavard
parents:
diff changeset
86 sys.stdout.flush()
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
87
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
88 start_time = time.clock()
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
89 ## Pre-train layer-wise
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
90 for i in xrange(self.classifier.n_layers):
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
91 # go through pretraining epochs
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
92 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer):
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
93 # go through the training set
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
94 batch_index=0
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
95 for x,y in dataset.train(self.hp.minibatch_size):
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
96 c = self.classifier.pretrain_functions[i](x)
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.
fsavard
parents:
diff changeset
97
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
98 self.series["reconstruction_error"].append((epoch, batch_index), c)
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
99 batch_index+=1
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
100
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
101 if batch_index % 10000 == 0:
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
102 print "10000 batches"
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
103
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
104 # useful when doing tests
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
105 if self.max_minibatches and batch_index >= self.max_minibatches:
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
106 break
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.
fsavard
parents:
diff changeset
107
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
108 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c
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
109 sys.stdout.flush()
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
110
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
111 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
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
112
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
113 end_time = time.clock()
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
114
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
115 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.))
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
116 self.hp.update({'pretraining_time': end_time-start_time})
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
117
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
118 sys.stdout.flush()
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
119
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
120 def finetune(self,dataset):
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.
fsavard
parents:
diff changeset
121 print "STARTING FINETUNING, time = ", datetime.datetime.now()
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
122
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
123 minibatch_size = self.hp.minibatch_size
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
124
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
125 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
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
126 # on the validation set, or testing set
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
127 test_model = \
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
128 theano.function(
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
129 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors)
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
130 # 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
131 # self.classifier.x: ensemble_x,
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
132 # self.classifier.y: ensemble_y]})
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.
fsavard
parents:
diff changeset
133
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
134 validate_model = \
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
135 theano.function(
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
136 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors)
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
137 # 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
138 # self.classifier.x: ,
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
139 # self.classifier.y: ]})
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.
fsavard
parents:
diff changeset
140
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
141
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
142 # early-stopping parameters
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
143 patience = 10000 # look as this many examples regardless
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
144 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is
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
145 # found
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
146 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
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
147 # considered significant
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
148 validation_frequency = min(self.mb_per_epoch, patience/2)
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.
fsavard
parents:
diff changeset
149 # go through this many
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
150 # minibatche before checking the network
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
151 # on the validation set; in this case we
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
152 # check every epoch
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
153
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
154 best_params = None
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
155 best_validation_loss = float('inf')
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
156 test_score = 0.
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
157 start_time = time.clock()
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
158
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
159 done_looping = False
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
160 epoch = 0
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
161
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
162 total_mb_index = 0
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
163
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.
fsavard
parents:
diff changeset
164 while (epoch < self.hp.max_finetuning_epochs) and (not done_looping):
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
165 epoch = epoch + 1
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
166 minibatch_index = -1
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
167 for x,y in dataset.train(minibatch_size):
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
168 minibatch_index += 1
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
169 cost_ij = self.classifier.finetune(x,y)
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
170 total_mb_index += 1
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.
fsavard
parents:
diff changeset
171
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
172 self.series["training_error"].append((epoch, minibatch_index), cost_ij)
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
173
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
174 if (total_mb_index+1) % validation_frequency == 0:
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.
fsavard
parents:
diff changeset
175
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
176 iter = dataset.valid(minibatch_size)
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
177 if self.max_minibatches:
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
178 iter = itermax(iter, self.max_minibatches)
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
179 validation_losses = [validate_model(x,y) for x,y in iter]
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.
fsavard
parents:
diff changeset
180 this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses)
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
181
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
182 self.series["validation_error"].\
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
183 append((epoch, minibatch_index), this_validation_loss*100.)
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
184
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
185 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
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
186 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches, \
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
187 this_validation_loss*100.))
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
188
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
189
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
190 # if we got the best validation score until now
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
191 if this_validation_loss < best_validation_loss:
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
192
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
193 #improve patience if loss improvement is good enough
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
194 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
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
195 improvement_threshold :
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
196 patience = max(patience, total_mb_index * patience_increase)
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.
fsavard
parents:
diff changeset
197
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
198 # save best validation score and iteration number
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
199 best_validation_loss = this_validation_loss
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
200 best_iter = total_mb_index
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.
fsavard
parents:
diff changeset
201
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
202 # test it on the test set
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
203 iter = dataset.test(minibatch_size)
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
204 if self.max_minibatches:
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
205 iter = itermax(iter, self.max_minibatches)
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
206 test_losses = [test_model(x,y) for x,y in iter]
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.
fsavard
parents:
diff changeset
207 test_score = numpy.mean(test_losses)
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
208
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
209 self.series["test_error"].\
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
210 append((epoch, minibatch_index), test_score*100.)
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
211
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
212 print((' epoch %i, minibatch %i/%i, test error of best '
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
213 'model %f %%') %
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
214 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches,
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
215 test_score*100.))
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
216
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
217 sys.stdout.flush()
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
218
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
219 # useful when doing tests
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
220 if self.max_minibatches and batch_index >= self.max_minibatches:
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
221 break
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
222
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.
fsavard
parents:
diff changeset
223 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
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
224
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
225 if patience <= total_mb_index:
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.
fsavard
parents:
diff changeset
226 done_looping = True
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
227 break
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
228
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
229 end_time = time.clock()
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
230 self.hp.update({'finetuning_time':end_time-start_time,\
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
231 'best_validation_error':best_validation_loss,\
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fsavard
parents:
diff changeset
232 'test_score':test_score,
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fsavard
parents:
diff changeset
233 'num_finetuning_epochs':epoch})
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fsavard
parents:
diff changeset
234
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
235 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
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fsavard
parents:
diff changeset
236 'with test performance %f %%') %
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
237 (best_validation_loss * 100., test_score*100.))
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
238 print ('The finetuning ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.))
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
239
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
240
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
241