Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/utils.py @ 370:543ae35e387e

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changes in generation script for the new data
author Xavier Glorot <glorotxa@iro.umontreal.ca>
date Sat, 24 Apr 2010 15:34:07 -0400
parents 206374eed2fb
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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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4 from __future__ import with_statement
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6 from jobman import DD
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8 # from pylearn codebase
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9 # useful in __init__(param1, param2, etc.) to save
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10 # values in self.param1, self.param2... just call
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11 # update_locals(self, locals())
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12 def update_locals(obj, dct):
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13 if 'self' in dct:
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14 del dct['self']
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15 obj.__dict__.update(dct)
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17 # from a dictionary of possible values for hyperparameters, e.g.
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18 # hp_values = {'learning_rate':[0.1, 0.01], 'num_layers': [1,2]}
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19 # create a list of other dictionaries representing all the possible
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20 # combinations, thus in this example creating:
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21 # [{'learning_rate': 0.1, 'num_layers': 1}, ...]
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22 # (similarly for combinations (0.1, 2), (0.01, 1), (0.01, 2))
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23 def produit_cartesien_jobs(val_dict):
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24 job_list = [DD()]
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25 all_keys = val_dict.keys()
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27 for key in all_keys:
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28 possible_values = val_dict[key]
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29 new_job_list = []
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30 for val in possible_values:
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31 for job in job_list:
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32 to_insert = job.copy()
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33 to_insert.update({key: val})
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34 new_job_list.append(to_insert)
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35 job_list = new_job_list
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37 return job_list
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39 def test_produit_cartesien_jobs():
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40 vals = {'a': [1,2], 'b': [3,4,5]}
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41 print produit_cartesien_jobs(vals)
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43
278
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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parents: 265
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44 def jobs_from_reinsert_list(cols, job_vals):
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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parents: 265
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45 job_list = []
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
46 for vals in job_vals:
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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parents: 265
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47 job = DD()
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
48 for i, col in enumerate(cols):
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
49 job[col] = vals[i]
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
50 job_list.append(job)
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
51
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
52 return job_list
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 265
diff changeset
53
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54 # taken from http://stackoverflow.com/questions/276052/how-to-get-current-cpu-and-ram-usage-in-python
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55 """Simple module for getting amount of memory used by a specified user's
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56 processes on a UNIX system.
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57 It uses UNIX ps utility to get the memory usage for a specified username and
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58 pipe it to awk for summing up per application memory usage and return the total.
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59 Python's Popen() from subprocess module is used for spawning ps and awk.
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61 """
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63 import subprocess
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65 class MemoryMonitor(object):
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67 def __init__(self, username):
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68 """Create new MemoryMonitor instance."""
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69 self.username = username
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71 def usage(self):
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72 """Return int containing memory used by user's processes."""
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73 self.process = subprocess.Popen("ps -u %s -o rss | awk '{sum+=$1} END {print sum}'" % self.username,
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74 shell=True,
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75 stdout=subprocess.PIPE,
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76 )
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77 self.stdout_list = self.process.communicate()[0].split('\n')
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78 return int(self.stdout_list[0])
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diff changeset
79