Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/nist_sda.py @ 631:510220effb14
corrections demandees par reviewer
author | Yoshua Bengio <bengioy@iro.umontreal.ca> |
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date | Sat, 19 Mar 2011 22:44:53 -0400 |
parents | 8a3af19ae272 |
children |
rev | line source |
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227
acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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1 #!/usr/bin/python |
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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2 # coding: utf-8 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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798d1344e6a2
Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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4 # Must be imported first |
798d1344e6a2
Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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265
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5 from config import * |
798d1344e6a2
Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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6 |
227
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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7 import ift6266 |
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8 import pylearn |
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10 import numpy |
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11 import theano |
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12 import time |
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14 import pylearn.version |
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15 import theano.tensor as T |
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16 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams |
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18 import copy |
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19 import sys |
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20 import os |
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21 import os.path |
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23 from jobman import DD |
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24 import jobman, jobman.sql |
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25 from pylearn.io import filetensor |
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43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
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268
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27 from utils import produit_cartesien_jobs, jobs_from_reinsert_list |
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29 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer |
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31 #from ift6266.utils.scalar_series import * |
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32 from ift6266.utils.seriestables import * |
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33 import tables |
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34 |
239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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35 from ift6266 import datasets |
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36 |
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37 ''' |
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38 Function called by jobman upon launching each job |
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851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
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39 Its path is the one given when inserting jobs: see EXPERIMENT_PATH |
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40 ''' |
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41 def jobman_entrypoint(state, channel): |
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42 # record mercurial versions of each package |
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43 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn]) |
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44 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB |
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45 channel.save() |
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46 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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47 # For test runs, we don't want to use the whole dataset so |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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48 # reduce it to fewer elements if asked to. |
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49 rtt = None |
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50 if state.has_key('reduce_train_to'): |
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51 rtt = state['reduce_train_to'] |
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52 elif REDUCE_TRAIN_TO: |
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53 rtt = REDUCE_TRAIN_TO |
239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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parents:
229
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|
54 |
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|
55 n_ins = 32*32 |
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|
56 n_outs = 62 # 10 digits, 26*2 (lower, capitals) |
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
|
57 |
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
|
58 examples_per_epoch = NIST_ALL_TRAIN_SIZE |
284
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
59 if rtt: |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
60 examples_per_epoch = rtt |
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
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|
61 |
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
|
62 series = create_series(state.num_hidden_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
|
63 |
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
|
64 print "Creating optimizer with state, ", state |
acae439d6572
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parents:
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|
65 |
284
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
66 dataset = None |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
67 if rtt: |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
68 dataset = datasets.nist_all(maxsize=rtt) |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
69 else: |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
70 dataset = datasets.nist_all() |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
71 |
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
72 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=dataset, |
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
|
73 hyperparameters=state, \ |
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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parents:
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changeset
|
74 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\ |
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
|
75 examples_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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
76 series=series, |
284
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
77 save_params=SAVE_PARAMS) |
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
|
78 |
284
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
79 optimizer.pretrain(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
|
80 channel.save() |
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
|
81 |
284
8a3af19ae272
Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents:
279
diff
changeset
|
82 optimizer.finetune(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.
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parents:
diff
changeset
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83 channel.save() |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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84 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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85 return channel.COMPLETE |
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86 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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87 # These Series objects are used to save various statistics |
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88 # during the training. |
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89 def create_series(num_hidden_layers): |
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90 |
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91 # Replace series we don't want to save with DummySeries, e.g. |
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92 # series['training_error'] = DummySeries() |
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93 |
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94 series = {} |
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95 |
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96 basedir = os.getcwd() |
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97 |
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98 h5f = tables.openFile(os.path.join(basedir, "series.h5"), "w") |
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99 |
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100 # reconstruction |
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101 reconstruction_base = \ |
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102 ErrorSeries(error_name="reconstruction_error", |
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103 table_name="reconstruction_error", |
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104 hdf5_file=h5f, |
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105 index_names=('epoch','minibatch'), |
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106 title="Reconstruction error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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107 series['reconstruction_error'] = \ |
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108 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=reconstruction_base, |
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109 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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110 |
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111 # train |
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112 training_base = \ |
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113 ErrorSeries(error_name="training_error", |
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114 table_name="training_error", |
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115 hdf5_file=h5f, |
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116 index_names=('epoch','minibatch'), |
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117 title="Training error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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118 series['training_error'] = \ |
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119 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=training_base, |
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120 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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121 |
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122 # valid and test are not accumulated/mean, saved directly |
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123 series['validation_error'] = \ |
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124 ErrorSeries(error_name="validation_error", |
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125 table_name="validation_error", |
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126 hdf5_file=h5f, |
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127 index_names=('epoch','minibatch')) |
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128 |
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129 series['test_error'] = \ |
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130 ErrorSeries(error_name="test_error", |
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131 table_name="test_error", |
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132 hdf5_file=h5f, |
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133 index_names=('epoch','minibatch')) |
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134 |
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135 param_names = [] |
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136 for i in range(num_hidden_layers): |
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137 param_names += ['layer%d_W'%i, 'layer%d_b'%i, 'layer%d_bprime'%i] |
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138 param_names += ['logreg_layer_W', 'logreg_layer_b'] |
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139 |
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140 # comment out series we don't want to save |
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141 series['params'] = SharedParamsStatisticsWrapper( |
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142 new_group_name="params", |
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143 base_group="/", |
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144 arrays_names=param_names, |
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145 hdf5_file=h5f, |
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146 index_names=('epoch',)) |
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147 |
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148 return series |
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149 |
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150 # Perform insertion into the Postgre DB based on combination |
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151 # of hyperparameter values above |
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152 # (see comment for produit_cartesien_jobs() to know how it works) |
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153 def jobman_insert_nist(): |
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154 jobs = produit_cartesien_jobs(JOB_VALS) |
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155 |
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156 db = jobman.sql.db(JOBDB) |
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157 for job in jobs: |
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158 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH}) |
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159 jobman.sql.insert_dict(job, db) |
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160 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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161 print "inserted" |
acae439d6572
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fsavard
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changeset
|
162 |
278
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
diff
changeset
|
163 def jobman_REinsert_nist(): |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
diff
changeset
|
164 jobs = jobs_from_reinsert_list(REINSERT_COLS, REINSERT_JOB_VALS) |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
diff
changeset
|
165 |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
diff
changeset
|
166 db = jobman.sql.db(JOBDB) |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
diff
changeset
|
167 for job in jobs: |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
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268
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168 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH}) |
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Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
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268
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169 jobman.sql.insert_dict(job, db) |
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Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
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170 |
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Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
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171 print "reinserted" |
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Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
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172 |
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Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
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Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
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268
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174 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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175 if __name__ == '__main__': |
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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176 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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177 args = sys.argv[1:] |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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178 |
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
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179 #if len(args) > 0 and args[0] == 'load_nist': |
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
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changeset
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180 # test_load_nist() |
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
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changeset
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181 |
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
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229
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182 if len(args) > 0 and args[0] == 'jobman_insert': |
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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183 jobman_insert_nist() |
acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
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184 |
278
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
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changeset
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185 if len(args) > 0 and args[0] == 'reinsert': |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
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changeset
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186 jobman_REinsert_nist() |
43afd29f3dbd
Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents:
268
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187 |
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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188 elif len(args) > 0 and args[0] == 'test_jobman_entrypoint': |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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changeset
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189 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda:None)}) |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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190 jobman_entrypoint(DEFAULT_HP_NIST, chanmock) |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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191 |
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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192 else: |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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193 print "Bad arguments" |
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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changeset
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194 |