Mercurial > ift6266
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author | Yoshua Bengio <bengioy@iro.umontreal.ca> |
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date | Sat, 19 Mar 2011 22:44:53 -0400 |
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1 #!/usr/bin/python |
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2 # coding: utf-8 |
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4 import ift6266 |
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5 import pylearn |
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7 import numpy |
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8 import theano |
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9 import time |
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11 import pylearn.version |
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12 import theano.tensor as T |
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13 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams |
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15 import copy |
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16 import sys |
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17 import os |
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18 import os.path |
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20 from jobman import DD |
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21 import jobman, jobman.sql |
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22 from pylearn.io import filetensor |
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24 from utils import produit_cartesien_jobs |
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25 from copy import copy |
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27 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer |
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29 #from ift6266.utils.scalar_series import * |
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30 from ift6266.utils.seriestables import * |
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31 import tables |
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33 from ift6266 import datasets |
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34 from config import * |
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36 ''' |
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37 Function called by jobman upon launching each job |
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38 Its path is the one given when inserting jobs: see EXPERIMENT_PATH |
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39 ''' |
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40 def jobman_entrypoint(state, channel): |
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41 # record mercurial versions of each package |
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42 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn]) |
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43 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB |
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44 channel.save() |
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46 # For test runs, we don't want to use the whole dataset so |
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47 # reduce it to fewer elements if asked to. |
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48 rtt = None |
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49 if state.has_key('reduce_train_to'): |
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50 rtt = state['reduce_train_to'] |
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51 elif REDUCE_TRAIN_TO: |
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52 rtt = REDUCE_TRAIN_TO |
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54 n_ins = 32*32 |
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55 n_outs = 62 # 10 digits + 26*2 (lower, capitals) |
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57 examples_per_epoch = NIST_ALL_TRAIN_SIZE |
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59 PATH = PATH_P07 |
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60 maximum_exemples=int(100) #Maximum number of exemples seen |
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64 print "Creating optimizer with state, ", state |
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66 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all(), |
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67 hyperparameters=state, \ |
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68 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\ |
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69 examples_per_epoch=examples_per_epoch, \ |
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70 max_minibatches=rtt) |
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75 print 'The model is created' |
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76 if os.path.exists(PATH+'params_finetune_NIST.txt'): |
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77 print ('\n finetune = NIST ') |
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78 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_finetune_NIST.txt') |
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79 print "For" + str(maximum_exemples) + "over the NIST test set: " |
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80 optimizer.see_error(datasets.nist_all(maxsize=maximum_exemples)) |
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83 if os.path.exists(PATH+'params_finetune_P07.txt'): |
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84 print ('\n finetune = P07 ') |
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85 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_finetune_P07.txt') |
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86 print "For" + str(maximum_exemples) + "over the P07 test set: " |
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87 optimizer.see_error(datasets.nist_P07(maxsize=maximum_exemples)) |
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90 if os.path.exists(PATH+'params_finetune_NIST_then_P07.txt'): |
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91 print ('\n finetune = NIST then P07') |
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92 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_finetune_NIST_then_P07.txt') |
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93 print "For" + str(maximum_exemples) + "over the NIST test set: " |
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94 optimizer.see_error(datasets.nist_all(maxsize=maximum_exemples)) |
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95 print "For" + str(maximum_exemples) + "over the P07 test set: " |
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96 optimizer.see_error(datasets.nist_P07(maxsize=maximum_exemples)) |
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98 if os.path.exists(PATH+'params_finetune_P07_then_NIST.txt'): |
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99 print ('\n finetune = P07 then NIST') |
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100 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_finetune_P07_then_NIST.txt') |
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101 print "For" + str(maximum_exemples) + "over the P07 test set: " |
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102 optimizer.see_error(datasets.nist_P07(maxsize=maximum_exemples)) |
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103 print "For" + str(maximum_exemples) + "over the NIST test set: " |
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104 optimizer.see_error(datasets.nist_all(maxsize=maximum_exemples)) |
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106 channel.save() |
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108 return channel.COMPLETE |
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112 if __name__ == '__main__': |
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115 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda:None)}) |
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116 jobman_entrypoint(DD(DEFAULT_HP_NIST), chanmock) |
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