Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/sgd_optimization.py @ 527:5492becbab0d

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author fsavard
date Tue, 01 Jun 2010 20:22:42 -0400
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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 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial
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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
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parents: 275
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6 from __future__ import with_statement
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
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parents: 275
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8 import numpy
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9 import theano
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10 import time
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11 import datetime
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12 import theano.tensor as T
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13 import sys
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15 from jobman import DD
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16 import jobman, jobman.sql
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18 from stacked_dae import SdA
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20 from ift6266.utils.seriestables import *
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22 default_series = { \
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23 'reconstruction_error' : DummySeries(),
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24 'training_error' : DummySeries(),
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25 'validation_error' : DummySeries(),
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26 'test_error' : DummySeries(),
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27 'params' : DummySeries()
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28 }
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30 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.
fsavard
parents: 229
diff changeset
31 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs,
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: 275
diff changeset
32 examples_per_epoch, series=default_series,
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: 275
diff changeset
33 save_params=False):
227
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34 self.dataset = dataset
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35 self.hp = hyperparameters
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36 self.n_ins = n_ins
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diff changeset
37 self.n_outs = n_outs
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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: 275
diff changeset
38
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: 275
diff changeset
39 self.save_params = save_params
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
diff changeset
40
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
41 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.
fsavard
parents: 229
diff changeset
42 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
diff changeset
43
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44 self.series = series
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parents:
diff changeset
45
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parents:
diff changeset
46 self.rng = numpy.random.RandomState(1234)
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parents:
diff changeset
47
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
48 self.init_classifier()
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parents:
diff changeset
49
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parents:
diff changeset
50 sys.stdout.flush()
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fsavard
parents:
diff changeset
51
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fsavard
parents:
diff changeset
52 def init_classifier(self):
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parents:
diff changeset
53 print "Constructing classifier"
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diff changeset
54
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parents:
diff changeset
55 # we don't want to save arrays in DD objects, so
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parents:
diff changeset
56 # we recreate those arrays here
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parents:
diff changeset
57 nhl = self.hp.num_hidden_layers
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fsavard
parents:
diff changeset
58 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl
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fsavard
parents:
diff changeset
59 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl
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fsavard
parents:
diff changeset
60
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fsavard
parents:
diff changeset
61 # construct the stacked denoising autoencoder class
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parents:
diff changeset
62 self.classifier = SdA( \
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fsavard
parents:
diff changeset
63 batch_size = self.hp.minibatch_size, \
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fsavard
parents:
diff changeset
64 n_ins= self.n_ins, \
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fsavard
parents:
diff changeset
65 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \
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fsavard
parents:
diff changeset
66 n_outs = self.n_outs, \
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fsavard
parents:
diff changeset
67 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
68 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
69 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
70 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
71
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 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph")
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
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
74 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
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 def train(self):
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
77 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
78 self.finetune(self.dataset)
227
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fsavard
parents:
diff changeset
79
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
80 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.
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parents:
diff changeset
81 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now()
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fsavard
parents:
diff changeset
82 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
83
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
84 start_time = time.clock()
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fsavard
parents:
diff changeset
85 ## Pre-train layer-wise
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fsavard
parents:
diff changeset
86 for i in xrange(self.classifier.n_layers):
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fsavard
parents:
diff changeset
87 # go through pretraining epochs
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parents:
diff changeset
88 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer):
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parents:
diff changeset
89 # 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
90 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
91 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
92 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
93
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
94 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
95 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
96
242
8a00764ea8a4 Enlevé printout de débuggage
fsavard
parents: 240
diff changeset
97 #if batch_index % 100 == 0:
8a00764ea8a4 Enlevé printout de débuggage
fsavard
parents: 240
diff changeset
98 # print "100 batches"
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
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
100 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
101 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
102
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
103 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
104
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
105 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
106
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 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
108 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
109
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 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
111
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
112 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
113 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
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 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
116
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 # 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
118 # 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
119 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
120 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
121 [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
122 # 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
123 # 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
124 # 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
125
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
126 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
127 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
128 [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
129 # 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
130 # 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
131 # 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
132
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
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
134 # 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
135 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
136 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
137 # 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
138 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
139 # 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
140 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
141 # 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
142 # 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
143 # 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
144 # 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
145
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 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
147 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
148 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
149 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
150
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 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
152 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
153
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
154 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
155
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
156 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
157 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
158 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
159 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
160 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
161 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
162 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
163
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 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
165
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 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
167
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
168 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
169 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
170 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
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["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
173 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
174
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 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
240
f213a0fb2b08 Corrigé bugs dans stacked_dae/v2 en rapport avec les modifs d'hier
fsavard
parents: 239
diff changeset
176 (epoch, minibatch_index+1, self.mb_per_epoch, \
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
177 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
178
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
179
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 # 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
181 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
182
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 #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
184 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
185 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
186 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
187
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 # 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
189 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
190 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
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
parents:
diff changeset
192 # 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
193 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
194 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
195 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
196
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 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
198 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
199
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
200 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
201 'model %f %%') %
240
f213a0fb2b08 Corrigé bugs dans stacked_dae/v2 en rapport avec les modifs d'hier
fsavard
parents: 239
diff changeset
202 (epoch, minibatch_index+1, self.mb_per_epoch,
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
203 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
204
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
205 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
206
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 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
208
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
209 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
210 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
211 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
212
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 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
214 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
215 'best_validation_error':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
216 'test_score':test_score,
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 'num_finetuning_epochs':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
218
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: 275
diff changeset
219 if self.save_params:
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: 275
diff changeset
220 save_params(self.classifier.all_params, "weights.dat")
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: 275
diff changeset
221
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
222 print(('Optimization complete with best validation score of %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
223 '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
224 (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
225 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
226
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
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
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: 275
diff changeset
229 def save_params(all_params, filename):
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: 275
diff changeset
230 import pickle
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: 275
diff changeset
231 with open(filename, 'wb') as f:
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: 275
diff changeset
232 values = [p.value for p in all_params]
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: 275
diff changeset
233
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: 275
diff changeset
234 # -1 for HIGHEST_PROTOCOL
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: 275
diff changeset
235 pickle.dump(values, f, -1)
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: 275
diff changeset
236