Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/v2/sgd_optimization.py @ 228:851e7ad4a143

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Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
author fsavard
date Fri, 12 Mar 2010 10:47:36 -0500
parents acae439d6572
children 02eb98d051fe
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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3
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4 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial
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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 datetime
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10 import theano.tensor as T
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11 import sys
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13 from jobman import DD
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14 import jobman, jobman.sql
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16 from stacked_dae import SdA
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18 from ift6266.utils.seriestables import *
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20 def shared_dataset(data_xy):
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21 data_x, data_y = data_xy
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22 if theano.config.device.startswith("gpu"):
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23 print "TRANSFERING DATASETS (via shared()) TO GPU"
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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 shared_y = T.cast(shared_y, 'int32')
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27 else:
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28 shared_x = theano.shared(data_x)
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29 shared_y = theano.shared(data_y)
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30 return shared_x, shared_y
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31
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32 default_series = { \
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33 'reconstruction_error' : DummySeries(),
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34 'training_error' : DummySeries(),
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35 'validation_error' : DummySeries(),
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36 'test_error' : DummySeries(),
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37 'params' : DummySeries()
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38 }
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39
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40 class SdaSgdOptimizer:
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41 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs, input_divider=1.0, series=default_series):
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42 self.dataset = dataset
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43 self.hp = hyperparameters
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44 self.n_ins = n_ins
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diff changeset
45 self.n_outs = n_outs
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parents:
diff changeset
46 self.input_divider = input_divider
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47
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diff changeset
48 self.series = series
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parents:
diff changeset
49
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parents:
diff changeset
50 self.rng = numpy.random.RandomState(1234)
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diff changeset
51
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parents:
diff changeset
52 self.init_datasets()
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53 self.init_classifier()
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55 sys.stdout.flush()
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diff changeset
56
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57 def init_datasets(self):
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parents:
diff changeset
58 print "init_datasets"
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parents:
diff changeset
59 sys.stdout.flush()
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parents:
diff changeset
60
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parents:
diff changeset
61 train_set, valid_set, test_set = self.dataset
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parents:
diff changeset
62 self.test_set_x, self.test_set_y = shared_dataset(test_set)
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fsavard
parents:
diff changeset
63 self.valid_set_x, self.valid_set_y = shared_dataset(valid_set)
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
64 self.train_set_x, self.train_set_y = shared_dataset(train_set)
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
65
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fsavard
parents:
diff changeset
66 # compute number of minibatches for training, validation and testing
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fsavard
parents:
diff changeset
67 self.n_train_batches = self.train_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size
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parents:
diff changeset
68 self.n_valid_batches = self.valid_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size
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fsavard
parents:
diff changeset
69 # remove last batch in case it's incomplete
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parents:
diff changeset
70 self.n_test_batches = (self.test_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size) - 1
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parents:
diff changeset
71
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fsavard
parents:
diff changeset
72 def init_classifier(self):
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fsavard
parents:
diff changeset
73 print "Constructing classifier"
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fsavard
parents:
diff changeset
74
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 # we don't want to save arrays in DD objects, so
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parents:
diff changeset
76 # we recreate those arrays here
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parents:
diff changeset
77 nhl = self.hp.num_hidden_layers
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parents:
diff changeset
78 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl
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parents:
diff changeset
79 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl
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parents:
diff changeset
80
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parents:
diff changeset
81 # construct the stacked denoising autoencoder class
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parents:
diff changeset
82 self.classifier = SdA( \
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fsavard
parents:
diff changeset
83 train_set_x= self.train_set_x, \
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parents:
diff changeset
84 train_set_y = self.train_set_y,\
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parents:
diff changeset
85 batch_size = self.hp.minibatch_size, \
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parents:
diff changeset
86 n_ins= self.n_ins, \
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parents:
diff changeset
87 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \
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parents:
diff changeset
88 n_outs = self.n_outs, \
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parents:
diff changeset
89 corruption_levels = corruption_levels,\
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fsavard
parents:
diff changeset
90 rng = self.rng,\
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parents:
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91 pretrain_lr = self.hp.pretraining_lr, \
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parents:
diff changeset
92 finetune_lr = self.hp.finetuning_lr,\
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parents:
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93 input_divider = self.input_divider )
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parents:
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94
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parents:
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95 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph")
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96
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parents:
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97 sys.stdout.flush()
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98
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parents:
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99 def train(self):
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100 self.pretrain()
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101 self.finetune()
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102
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103 def pretrain(self):
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parents:
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104 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now()
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105 sys.stdout.flush()
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106
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parents:
diff changeset
107 start_time = time.clock()
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parents:
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108 ## Pre-train layer-wise
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109 for i in xrange(self.classifier.n_layers):
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110 # go through pretraining epochs
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111 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer):
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parents:
diff changeset
112 # go through the training set
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113 for batch_index in xrange(self.n_train_batches):
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114 c = self.classifier.pretrain_functions[i](batch_index)
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parents:
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115
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116 self.series["reconstruction_error"].append((epoch, batch_index), c)
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117
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118 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c
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119 sys.stdout.flush()
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120
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121 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
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122
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parents:
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123 end_time = time.clock()
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parents:
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124
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parents:
diff changeset
125 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.))
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126 self.hp.update({'pretraining_time': end_time-start_time})
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parents:
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127
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parents:
diff changeset
128 sys.stdout.flush()
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fsavard
parents:
diff changeset
129
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
130 def finetune(self):
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fsavard
parents:
diff changeset
131 print "STARTING FINETUNING, time = ", datetime.datetime.now()
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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 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
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fsavard
parents:
diff changeset
134 minibatch_size = self.hp.minibatch_size
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fsavard
parents:
diff changeset
135
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 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
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fsavard
parents:
diff changeset
137 # on the validation set, or testing set
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fsavard
parents:
diff changeset
138 shared_divider = theano.shared(numpy.asarray(self.input_divider, dtype=theano.config.floatX))
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parents:
diff changeset
139 test_model = theano.function([index], self.classifier.errors,
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parents:
diff changeset
140 givens = {
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parents:
diff changeset
141 self.classifier.x: self.test_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size] / shared_divider,
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parents:
diff changeset
142 self.classifier.y: self.test_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
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parents:
diff changeset
143
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fsavard
parents:
diff changeset
144 validate_model = theano.function([index], self.classifier.errors,
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fsavard
parents:
diff changeset
145 givens = {
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parents:
diff changeset
146 self.classifier.x: self.valid_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size] / shared_divider,
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fsavard
parents:
diff changeset
147 self.classifier.y: self.valid_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
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fsavard
parents:
diff changeset
148
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fsavard
parents:
diff changeset
149
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 # early-stopping parameters
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parents:
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151 patience = 10000 # look as this many examples regardless
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152 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is
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parents:
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153 # found
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154 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
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155 # considered significant
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diff changeset
156 validation_frequency = min(self.n_train_batches, patience/2)
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parents:
diff changeset
157 # go through this many
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parents:
diff changeset
158 # minibatche before checking the network
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159 # on the validation set; in this case we
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parents:
diff changeset
160 # check every epoch
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parents:
diff changeset
161
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parents:
diff changeset
162 best_params = None
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diff changeset
163 best_validation_loss = float('inf')
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parents:
diff changeset
164 test_score = 0.
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parents:
diff changeset
165 start_time = time.clock()
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parents:
diff changeset
166
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parents:
diff changeset
167 done_looping = False
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168 epoch = 0
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diff changeset
169
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170 while (epoch < self.hp.max_finetuning_epochs) and (not done_looping):
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parents:
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171 epoch = epoch + 1
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parents:
diff changeset
172 for minibatch_index in xrange(self.n_train_batches):
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parents:
diff changeset
173
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 cost_ij = self.classifier.finetune(minibatch_index)
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diff changeset
175 iter = epoch * self.n_train_batches + minibatch_index
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fsavard
parents:
diff changeset
176
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 self.series["training_error"].append((epoch, minibatch_index), cost_ij)
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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 if (iter+1) % validation_frequency == 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
180
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 validation_losses = [validate_model(i) for i in xrange(self.n_valid_batches)]
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 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
183
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 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
185 append((epoch, minibatch_index), this_validation_loss*100.)
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fsavard
parents:
diff changeset
186
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fsavard
parents:
diff changeset
187 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
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fsavard
parents:
diff changeset
188 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches, \
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fsavard
parents:
diff changeset
189 this_validation_loss*100.))
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fsavard
parents:
diff changeset
190
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 # if we got the best validation score until now
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fsavard
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diff changeset
193 if this_validation_loss < best_validation_loss:
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fsavard
parents:
diff changeset
194
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fsavard
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195 #improve patience if loss improvement is good enough
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fsavard
parents:
diff changeset
196 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
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197 improvement_threshold :
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fsavard
parents:
diff changeset
198 patience = max(patience, iter * patience_increase)
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fsavard
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diff changeset
199
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fsavard
parents:
diff changeset
200 # save best validation score and iteration number
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fsavard
parents:
diff changeset
201 best_validation_loss = this_validation_loss
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fsavard
parents:
diff changeset
202 best_iter = iter
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
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 # test it on the test set
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fsavard
parents:
diff changeset
205 test_losses = [test_model(i) for i in xrange(self.n_test_batches)]
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fsavard
parents:
diff changeset
206 test_score = numpy.mean(test_losses)
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fsavard
parents:
diff changeset
207
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 self.series["test_error"].\
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fsavard
parents:
diff changeset
209 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
210
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 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
212 'model %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
213 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches,
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 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
215
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 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
217
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 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
219
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
220 if patience <= iter :
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
221 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
222 break
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fsavard
parents:
diff changeset
223
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 end_time = time.clock()
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225 self.hp.update({'finetuning_time':end_time-start_time,\
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226 'best_validation_error':best_validation_loss,\
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227 'test_score':test_score,
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228 'num_finetuning_epochs':epoch})
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229
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parents:
diff changeset
230 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
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231 'with test performance %f %%') %
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fsavard
parents:
diff changeset
232 (best_validation_loss * 100., test_score*100.))
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fsavard
parents:
diff changeset
233 print ('The finetuning ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.))
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fsavard
parents:
diff changeset
234
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parents:
diff changeset
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