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annotate scripts/stacked_dae/sgd_optimization.py @ 131:5c79a2557f2f

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
author savardf
date Fri, 19 Feb 2010 08:43:10 -0500
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children 7d8366fb90bf
rev   line source
131
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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3
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4 # Generic SdA optimization loop, adapted slightly from the deeplearning.net tutorial
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5
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6 import numpy
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7 import theano
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8 import time
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9 import theano.tensor as T
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11 from jobman import DD
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13 from stacked_dae import SdA
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15 def sgd_optimization(dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs):
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16 hp = hyperparameters
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18 printout_frequency = 1000
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20 train_set, valid_set, test_set = dataset
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21
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22 def shared_dataset(data_xy):
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23 data_x, data_y = data_xy
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24 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.config.floatX))
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25 shared_y = theano.shared(numpy.asarray(data_y, dtype=theano.config.floatX))
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26 return shared_x, T.cast(shared_y, 'int32')
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27
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28 test_set_x, test_set_y = shared_dataset(test_set)
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29 valid_set_x, valid_set_y = shared_dataset(valid_set)
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30 train_set_x, train_set_y = shared_dataset(train_set)
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31
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32 # compute number of minibatches for training, validation and testing
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33 n_train_batches = train_set_x.value.shape[0] / hp.minibatch_size
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34 n_valid_batches = valid_set_x.value.shape[0] / hp.minibatch_size
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35 n_test_batches = test_set_x.value.shape[0] / hp.minibatch_size
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37 # allocate symbolic variables for the data
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38 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
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39
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40 # construct the stacked denoising autoencoder class
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41 classifier = SdA( train_set_x=train_set_x, train_set_y = train_set_y,\
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42 batch_size = hp.minibatch_size, n_ins= n_ins, \
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43 hidden_layers_sizes = hp.hidden_layers_sizes, n_outs=10, \
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44 corruption_levels = hp.corruption_levels,\
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45 rng = numpy.random.RandomState(1234),\
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46 pretrain_lr = hp.pretraining_lr, finetune_lr = hp.finetuning_lr )
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47
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48 printout_acc = 0.0
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49
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50 start_time = time.clock()
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51 ## Pre-train layer-wise
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52 for i in xrange(classifier.n_layers):
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53 # go through pretraining epochs
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54 for epoch in xrange(hp.pretraining_epochs_per_layer):
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55 # go through the training set
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56 for batch_index in xrange(n_train_batches):
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57 c = classifier.pretrain_functions[i](batch_index)
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58
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59 print c
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60
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61 printout_acc += c / printout_frequency
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62 if (batch_index+1) % printout_frequency == 0:
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63 print batch_index, "reconstruction cost avg=", printout_acc
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64 printout_acc = 0.0
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65
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66 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c
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67
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68 end_time = time.clock()
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69
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70 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.))
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71 # Fine-tune the entire model
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72
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73 minibatch_size = hp.minibatch_size
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74
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75 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
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76 # on the validation set, or testing set
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77 test_model = theano.function([index], classifier.errors,
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78 givens = {
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79 classifier.x: test_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size],
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80 classifier.y: test_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
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81
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82 validate_model = theano.function([index], classifier.errors,
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83 givens = {
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84 classifier.x: valid_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size],
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85 classifier.y: valid_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
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86
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87
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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88 # early-stopping parameters
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89 patience = 10000 # look as this many examples regardless
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90 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is
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91 # found
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92 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
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93 # considered significant
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94 validation_frequency = min(n_train_batches, patience/2)
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95 # go through this many
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96 # minibatche before checking the network
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97 # on the validation set; in this case we
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98 # check every epoch
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99
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parents:
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100 best_params = None
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101 best_validation_loss = float('inf')
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102 test_score = 0.
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103 start_time = time.clock()
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104
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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105 done_looping = False
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106 epoch = 0
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diff changeset
107
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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108 printout_acc = 0.0
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109
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110 print "----- START FINETUNING -----"
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111
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112 while (epoch < hp.max_finetuning_epochs) and (not done_looping):
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113 epoch = epoch + 1
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diff changeset
114 for minibatch_index in xrange(n_train_batches):
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diff changeset
115
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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parents:
diff changeset
116 cost_ij = classifier.finetune(minibatch_index)
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117 iter = epoch * n_train_batches + minibatch_index
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118
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parents:
diff changeset
119 printout_acc += cost_ij / float(printout_frequency * minibatch_size)
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parents:
diff changeset
120 if (iter+1) % printout_frequency == 0:
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
121 print iter, "cost avg=", printout_acc
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
122 printout_acc = 0.0
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
123
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
124 if (iter+1) % validation_frequency == 0:
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
125
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
126 validation_losses = [validate_model(i) for i in xrange(n_valid_batches)]
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
127 this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses)
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
128 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
129 (epoch, minibatch_index+1, n_train_batches, \
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
130 this_validation_loss*100.))
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
131
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
132
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
133 # if we got the best validation score until now
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
134 if this_validation_loss < best_validation_loss:
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
135
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
136 #improve patience if loss improvement is good enough
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
137 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
138 improvement_threshold :
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
139 patience = max(patience, iter * patience_increase)
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
140
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
141 # save best validation score and iteration number
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
142 best_validation_loss = this_validation_loss
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
143 best_iter = iter
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
144
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
145 # test it on the test set
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
146 test_losses = [test_model(i) for i in xrange(n_test_batches)]
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
147 test_score = numpy.mean(test_losses)
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
148 print((' epoch %i, minibatch %i/%i, test error of best '
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
149 'model %f %%') %
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
150 (epoch, minibatch_index+1, n_train_batches,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
151 test_score*100.))
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
152
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
153
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
154 if patience <= iter :
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
155 done_looping = True
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
156 break
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
157
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
158 end_time = time.clock()
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
159 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
160 'with test performance %f %%') %
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
161
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
162 (best_validation_loss * 100., test_score*100.))
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
163 print ('The code ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.))
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
164
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
165