Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/stacked_dae.py @ 577:685756a11fd2
removed linebreaks
| author | Yoshua Bengio <bengioy@iro.umontreal.ca> |
|---|---|
| date | Sat, 07 Aug 2010 22:56:46 -0400 |
| parents | 7b4507295eba |
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1 #!/usr/bin/python |
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2 # coding: utf-8 |
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4 import numpy |
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5 import theano |
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6 import time |
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7 import theano.tensor as T |
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8 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams |
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9 import copy |
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11 from utils import update_locals |
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13 # taken from LeDeepNet/daa.py |
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14 # has a special case when taking log(0) (defined =0) |
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15 # modified to not take the mean anymore |
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16 from theano.tensor.xlogx import xlogx, xlogy0 |
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17 # it's target*log(output) |
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18 def binary_cross_entropy(target, output, sum_axis=1): |
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19 XE = xlogy0(target, output) + xlogy0((1 - target), (1 - output)) |
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20 return -T.sum(XE, axis=sum_axis) |
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22 class LogisticRegression(object): |
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23 def __init__(self, input, n_in, n_out): |
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24 # initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out) |
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25 self.W = theano.shared( value=numpy.zeros((n_in,n_out), |
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26 dtype = theano.config.floatX) ) |
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27 # initialize the baises b as a vector of n_out 0s |
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28 self.b = theano.shared( value=numpy.zeros((n_out,), |
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29 dtype = theano.config.floatX) ) |
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30 # compute vector of class-membership probabilities in symbolic form |
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31 self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W)+self.b) |
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33 # compute prediction as class whose probability is maximal in |
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34 # symbolic form |
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35 self.y_pred=T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1) |
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37 # list of parameters for this layer |
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38 self.params = [self.W, self.b] |
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40 def negative_log_likelihood(self, y): |
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41 return -T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]),y]) |
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43 def errors(self, y): |
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44 # check if y has same dimension of y_pred |
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45 if y.ndim != self.y_pred.ndim: |
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46 raise TypeError('y should have the same shape as self.y_pred', |
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47 ('y', target.type, 'y_pred', self.y_pred.type)) |
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49 # check if y is of the correct datatype |
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50 if y.dtype.startswith('int'): |
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51 # the T.neq operator returns a vector of 0s and 1s, where 1 |
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52 # represents a mistake in prediction |
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53 return T.mean(T.neq(self.y_pred, y)) |
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54 else: |
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55 raise NotImplementedError() |
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58 class SigmoidalLayer(object): |
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59 def __init__(self, rng, input, n_in, n_out): |
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60 self.input = input |
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62 W_values = numpy.asarray( rng.uniform( \ |
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63 low = -numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \ |
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64 high = numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \ |
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65 size = (n_in, n_out)), dtype = theano.config.floatX) |
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66 self.W = theano.shared(value = W_values) |
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68 b_values = numpy.zeros((n_out,), dtype= theano.config.floatX) |
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69 self.b = theano.shared(value= b_values) |
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71 self.output = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b) |
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72 self.params = [self.W, self.b] |
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76 class dA(object): |
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77 def __init__(self, n_visible= 784, n_hidden= 500, corruption_level = 0.1,\ |
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78 input = None, shared_W = None, shared_b = None): |
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79 self.n_visible = n_visible |
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80 self.n_hidden = n_hidden |
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82 # create a Theano random generator that gives symbolic random values |
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83 theano_rng = RandomStreams() |
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85 if shared_W != None and shared_b != None : |
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86 self.W = shared_W |
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87 self.b = shared_b |
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88 else: |
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89 # initial values for weights and biases |
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90 # note : W' was written as `W_prime` and b' as `b_prime` |
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92 # W is initialized with `initial_W` which is uniformely sampled |
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93 # from -6./sqrt(n_visible+n_hidden) and 6./sqrt(n_hidden+n_visible) |
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94 # the output of uniform if converted using asarray to dtype |
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95 # theano.config.floatX so that the code is runable on GPU |
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96 initial_W = numpy.asarray( numpy.random.uniform( \ |
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97 low = -numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \ |
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98 high = numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \ |
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99 size = (n_visible, n_hidden)), dtype = theano.config.floatX) |
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100 initial_b = numpy.zeros(n_hidden, dtype = theano.config.floatX) |
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102 |
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103 # theano shared variables for weights and biases |
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104 self.W = theano.shared(value = initial_W, name = "W") |
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105 self.b = theano.shared(value = initial_b, name = "b") |
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106 |
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107 |
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108 initial_b_prime= numpy.zeros(n_visible) |
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109 # tied weights, therefore W_prime is W transpose |
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110 self.W_prime = self.W.T |
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111 self.b_prime = theano.shared(value = initial_b_prime, name = "b'") |
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112 |
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113 # if no input is given, generate a variable representing the input |
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114 if input == None : |
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115 # we use a matrix because we expect a minibatch of several examples, |
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116 # each example being a row |
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117 self.x = T.dmatrix(name = 'input') |
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118 else: |
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119 self.x = input |
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120 # Equation (1) |
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121 # keep 90% of the inputs the same and zero-out randomly selected subset of 10% of the inputs |
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122 # note : first argument of theano.rng.binomial is the shape(size) of |
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123 # random numbers that it should produce |
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124 # second argument is the number of trials |
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125 # third argument is the probability of success of any trial |
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126 # |
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127 # this will produce an array of 0s and 1s where 1 has a |
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128 # probability of 1 - ``corruption_level`` and 0 with |
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129 # ``corruption_level`` |
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130 self.tilde_x = theano_rng.binomial( self.x.shape, 1, 1 - corruption_level, dtype=theano.config.floatX) * self.x |
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131 # Equation (2) |
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132 # note : y is stored as an attribute of the class so that it can be |
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133 # used later when stacking dAs. |
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134 self.y = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.tilde_x, self.W ) + self.b) |
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135 # Equation (3) |
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228
851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
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227
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136 #self.z = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime) |
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137 # Equation (4) |
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138 # note : we sum over the size of a datapoint; if we are using minibatches, |
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139 # L will be a vector, with one entry per example in minibatch |
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140 #self.L = - T.sum( self.x*T.log(self.z) + (1-self.x)*T.log(1-self.z), axis=1 ) |
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141 #self.L = binary_cross_entropy(target=self.x, output=self.z, sum_axis=1) |
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142 |
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143 # bypassing z to avoid running to log(0) |
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144 z_a = T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime |
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228
851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
fsavard
parents:
227
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145 log_sigmoid = T.log(1.) - T.log(1.+T.exp(-z_a)) |
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146 # log(1-sigmoid(z_a)) |
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229
02eb98d051fe
Corrigé bug avec nouvelle formule de coût et printout pour cas sur CPU
fsavard
parents:
228
diff
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147 log_1_sigmoid = -z_a - T.log(1.+T.exp(-z_a)) |
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148 self.L = -T.sum( self.x * (log_sigmoid) \ |
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149 + (1.0-self.x) * (log_1_sigmoid), axis=1 ) |
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150 |
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151 # I added this epsilon to avoid getting log(0) and 1/0 in grad |
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152 # This means conceptually that there'd be no probability of 0, but that |
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153 # doesn't seem to me as important (maybe I'm wrong?). |
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154 #eps = 0.00000001 |
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155 #eps_1 = 1-eps |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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156 #self.L = - T.sum( self.x * T.log(eps + eps_1*self.z) \ |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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157 # + (1-self.x)*T.log(eps + eps_1*(1-self.z)), axis=1 ) |
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158 # note : L is now a vector, where each element is the cross-entropy cost |
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159 # of the reconstruction of the corresponding example of the |
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160 # minibatch. We need to compute the average of all these to get |
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161 # the cost of the minibatch |
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162 self.cost = T.mean(self.L) |
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163 |
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164 self.params = [ self.W, self.b, self.b_prime ] |
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165 |
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166 |
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167 class SdA(object): |
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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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229
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168 def __init__(self, batch_size, n_ins, |
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227
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169 hidden_layers_sizes, n_outs, |
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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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229
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170 corruption_levels, rng, pretrain_lr, finetune_lr): |
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227
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171 # Just to make sure those are not modified somewhere else afterwards |
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172 hidden_layers_sizes = copy.deepcopy(hidden_layers_sizes) |
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173 corruption_levels = copy.deepcopy(corruption_levels) |
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174 |
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175 update_locals(self, locals()) |
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176 |
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177 self.layers = [] |
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178 self.pretrain_functions = [] |
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179 self.params = [] |
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180 # MODIF: added this so we also get the b_primes |
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181 # (not used for finetuning... still using ".params") |
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182 self.all_params = [] |
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183 self.n_layers = len(hidden_layers_sizes) |
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184 |
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185 print "Creating SdA with params:" |
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186 print "batch_size", batch_size |
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187 print "hidden_layers_sizes", hidden_layers_sizes |
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188 print "corruption_levels", corruption_levels |
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189 print "n_ins", n_ins |
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190 print "n_outs", n_outs |
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191 print "pretrain_lr", pretrain_lr |
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192 print "finetune_lr", finetune_lr |
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193 print "----" |
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194 |
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195 if len(hidden_layers_sizes) < 1 : |
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196 raiseException (' You must have at least one hidden layer ') |
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197 |
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198 |
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199 # allocate symbolic variables for the data |
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239
42005ec87747
Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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parents:
229
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200 #index = T.lscalar() # index to a [mini]batch |
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227
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201 self.x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images |
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202 self.y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of |
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203 # [int] labels |
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204 |
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205 for i in xrange( self.n_layers ): |
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206 # construct the sigmoidal layer |
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207 |
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208 # the size of the input is either the number of hidden units of |
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209 # the layer below or the input size if we are on the first layer |
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210 if i == 0 : |
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211 input_size = n_ins |
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212 else: |
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213 input_size = hidden_layers_sizes[i-1] |
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214 |
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215 # the input to this layer is either the activation of the hidden |
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216 # layer below or the input of the SdA if you are on the first |
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217 # layer |
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218 if i == 0 : |
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219 layer_input = self.x |
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220 else: |
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221 layer_input = self.layers[-1].output |
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222 |
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223 layer = SigmoidalLayer(rng, layer_input, input_size, |
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224 hidden_layers_sizes[i] ) |
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225 # add the layer to the |
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226 self.layers += [layer] |
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227 self.params += layer.params |
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228 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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229 # Construct a denoising autoencoder that shared weights with this |
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230 # layer |
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231 dA_layer = dA(input_size, hidden_layers_sizes[i], \ |
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232 corruption_level = corruption_levels[0],\ |
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233 input = layer_input, \ |
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234 shared_W = layer.W, shared_b = layer.b) |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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235 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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236 self.all_params += dA_layer.params |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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237 |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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238 # Construct a function that trains this dA |
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239 # compute gradients of layer parameters |
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240 gparams = T.grad(dA_layer.cost, dA_layer.params) |
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241 # compute the list of updates |
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242 updates = {} |
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243 for param, gparam in zip(dA_layer.params, gparams): |
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244 updates[param] = param - gparam * pretrain_lr |
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245 |
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acae439d6572
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246 # create a function that trains the dA |
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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
|
247 update_fn = theano.function([self.x], dA_layer.cost, \ |
|
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
|
248 updates = updates)#, |
|
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
|
249 # 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
|
250 # self.x : ensemble}) |
|
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
|
251 # collect this function into a list |
|
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
|
252 #update_fn = theano.function([index], dA_layer.cost, \ |
|
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
|
253 # updates = updates, |
|
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
|
254 # 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
|
255 # self.x : train_set_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size] / self.shared_divider}) |
|
227
acae439d6572
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changeset
|
256 # collect this function into a list |
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acae439d6572
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changeset
|
257 self.pretrain_functions += [update_fn] |
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changeset
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258 |
|
acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
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diff
changeset
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259 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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changeset
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260 # We now need to add a logistic layer on top of the MLP |
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261 self.logLayer = LogisticRegression(\ |
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262 input = self.layers[-1].output,\ |
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263 n_in = hidden_layers_sizes[-1], n_out = n_outs) |
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264 |
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acae439d6572
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changeset
|
265 self.params += self.logLayer.params |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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266 self.all_params += self.logLayer.params |
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acae439d6572
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267 # construct a function that implements one step of finetunining |
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acae439d6572
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268 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
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269 # compute the cost, defined as the negative log likelihood |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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270 cost = self.logLayer.negative_log_likelihood(self.y) |
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acae439d6572
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changeset
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271 # compute the gradients with respect to the model parameters |
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272 gparams = T.grad(cost, self.params) |
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acae439d6572
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changeset
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273 # compute list of updates |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
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|
274 updates = {} |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
diff
changeset
|
275 for param,gparam in zip(self.params, gparams): |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
diff
changeset
|
276 updates[param] = param - gparam*finetune_lr |
|
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parents:
diff
changeset
|
277 |
|
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
|
278 self.finetune = theano.function([self.x,self.y], cost, |
|
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
|
279 updates = updates)#, |
|
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
|
280 # 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
|
281 # self.x : train_set_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size]/self.shared_divider, |
|
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
|
282 # self.y : train_set_y[index*batch_size:(index+1)*batch_size]} ) |
|
227
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
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283 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
284 # symbolic variable that points to the number of errors made on the |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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parents:
diff
changeset
|
285 # minibatch given by self.x and self.y |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
286 |
|
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
|
287 self.errors = self.logLayer.errors(self.y) |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
288 |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
289 if __name__ == '__main__': |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
290 import sys |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
diff
changeset
|
291 args = sys.argv[1:] |
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acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
fsavard
parents:
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changeset
|
292 |