Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/v2/nist_sda.py @ 262:716c99f4eb3a
merge
author | Xavier Glorot <glorotxa@iro.umontreal.ca> |
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date | Wed, 17 Mar 2010 16:41:51 -0400 |
parents | 42005ec87747 |
children |
rev | line source |
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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 import ift6266 |
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5 import pylearn |
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7 import numpy |
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8 import theano |
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9 import time |
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11 import pylearn.version |
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12 import theano.tensor as T |
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13 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams |
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15 import copy |
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16 import sys |
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17 import os |
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18 import os.path |
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20 from jobman import DD |
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21 import jobman, jobman.sql |
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22 from pylearn.io import filetensor |
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24 from utils import produit_cartesien_jobs |
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26 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer |
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28 #from ift6266.utils.scalar_series import * |
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29 from ift6266.utils.seriestables import * |
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30 import tables |
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31 |
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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32 from ift6266 import datasets |
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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33 from config import * |
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35 ''' |
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36 Function called by jobman upon launching each job |
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851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
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37 Its path is the one given when inserting jobs: see EXPERIMENT_PATH |
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38 ''' |
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39 def jobman_entrypoint(state, channel): |
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40 # record mercurial versions of each package |
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41 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn]) |
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42 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB |
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43 channel.save() |
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44 |
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45 # For test runs, we don't want to use the whole dataset so |
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46 # reduce it to fewer elements if asked to. |
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47 rtt = None |
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48 if state.has_key('reduce_train_to'): |
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49 rtt = state['reduce_train_to'] |
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50 elif REDUCE_TRAIN_TO: |
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51 rtt = REDUCE_TRAIN_TO |
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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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53 n_ins = 32*32 |
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|
54 n_outs = 62 # 10 digits, 26*2 (lower, capitals) |
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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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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56 examples_per_epoch = NIST_ALL_TRAIN_SIZE |
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57 |
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|
58 series = create_series(state.num_hidden_layers) |
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59 |
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60 print "Creating optimizer with state, ", state |
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61 |
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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.
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229
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62 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all, |
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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63 hyperparameters=state, \ |
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|
64 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\ |
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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|
65 examples_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.
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parents:
229
diff
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|
66 series=series, |
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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|
67 max_minibatches=rtt) |
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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68 |
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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69 optimizer.pretrain(datasets.nist_all) |
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70 channel.save() |
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71 |
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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72 optimizer.finetune(datasets.nist_all) |
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73 channel.save() |
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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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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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75 return channel.COMPLETE |
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76 |
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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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|
77 # These Series objects are used to save various statistics |
acae439d6572
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78 # during the training. |
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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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79 def create_series(num_hidden_layers): |
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80 |
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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81 # Replace series we don't want to save with DummySeries, e.g. |
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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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82 # series['training_error'] = DummySeries() |
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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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83 |
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84 series = {} |
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86 basedir = os.getcwd() |
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87 |
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88 h5f = tables.openFile(os.path.join(basedir, "series.h5"), "w") |
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90 # reconstruction |
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91 reconstruction_base = \ |
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92 ErrorSeries(error_name="reconstruction_error", |
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93 table_name="reconstruction_error", |
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94 hdf5_file=h5f, |
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95 index_names=('epoch','minibatch'), |
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96 title="Reconstruction error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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97 series['reconstruction_error'] = \ |
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98 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=reconstruction_base, |
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99 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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100 |
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101 # train |
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102 training_base = \ |
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103 ErrorSeries(error_name="training_error", |
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104 table_name="training_error", |
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105 hdf5_file=h5f, |
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106 index_names=('epoch','minibatch'), |
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107 title="Training error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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108 series['training_error'] = \ |
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109 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=training_base, |
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110 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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111 |
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112 # valid and test are not accumulated/mean, saved directly |
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113 series['validation_error'] = \ |
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114 ErrorSeries(error_name="validation_error", |
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115 table_name="validation_error", |
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116 hdf5_file=h5f, |
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117 index_names=('epoch','minibatch')) |
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118 |
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119 series['test_error'] = \ |
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120 ErrorSeries(error_name="test_error", |
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121 table_name="test_error", |
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122 hdf5_file=h5f, |
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123 index_names=('epoch','minibatch')) |
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124 |
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125 param_names = [] |
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126 for i in range(num_hidden_layers): |
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127 param_names += ['layer%d_W'%i, 'layer%d_b'%i, 'layer%d_bprime'%i] |
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128 param_names += ['logreg_layer_W', 'logreg_layer_b'] |
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130 # comment out series we don't want to save |
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131 series['params'] = SharedParamsStatisticsWrapper( |
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132 new_group_name="params", |
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133 base_group="/", |
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134 arrays_names=param_names, |
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135 hdf5_file=h5f, |
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136 index_names=('epoch',)) |
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137 |
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138 return series |
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140 # Perform insertion into the Postgre DB based on combination |
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141 # of hyperparameter values above |
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142 # (see comment for produit_cartesien_jobs() to know how it works) |
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143 def jobman_insert_nist(): |
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144 jobs = produit_cartesien_jobs(JOB_VALS) |
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145 |
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146 db = jobman.sql.db(JOBDB) |
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147 for job in jobs: |
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148 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH}) |
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149 jobman.sql.insert_dict(job, db) |
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151 print "inserted" |
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153 if __name__ == '__main__': |
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154 |
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155 args = sys.argv[1:] |
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156 |
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
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|
157 #if len(args) > 0 and args[0] == 'load_nist': |
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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158 # test_load_nist() |
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159 |
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
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229
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160 if len(args) > 0 and args[0] == 'jobman_insert': |
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161 jobman_insert_nist() |
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162 |
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163 elif len(args) > 0 and args[0] == 'test_jobman_entrypoint': |
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164 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda: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
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165 jobman_entrypoint(DEFAULT_HP_NIST, chanmock) |
acae439d6572
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fsavard
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166 |
acae439d6572
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167 else: |
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168 print "Bad arguments" |
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