Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/v_sylvain/nist_sda.py @ 230:8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
author | SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca> |
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date | Fri, 12 Mar 2010 16:47:10 -0500 |
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children | c452e3a0a3b1 |
rev | line source |
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230
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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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 ift6266 import datasets |
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26 from utils import produit_cartesien_jobs |
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28 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer |
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30 #from ift6266.utils.scalar_series import * |
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31 from ift6266.utils.seriestables import * |
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32 import tables |
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34 ############################################################################## |
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35 # GLOBALS |
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36 |
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37 TEST_CONFIG = False |
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38 |
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39 #NIST_ALL_LOCATION = '/data/lisa/data/nist/by_class/all' |
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40 JOBDB = 'postgres://ift6266h10@gershwin/ift6266h10_sandbox_db/fsavard_sda_v2' |
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41 EXPERIMENT_PATH = "ift6266.deep.stacked_dae.v2.nist_sda.jobman_entrypoint" |
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42 |
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43 REDUCE_TRAIN_TO = None |
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44 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 1000 |
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45 # number of minibatches before taking means for valid error etc. |
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46 REDUCE_EVERY = 100 |
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47 |
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48 if TEST_CONFIG: |
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49 REDUCE_TRAIN_TO = 1000 |
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50 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 2 |
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51 REDUCE_EVERY = 10 |
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53 # Possible values the hyperparameters can take. These are then |
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54 # combined with produit_cartesien_jobs so we get a list of all |
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55 # possible combinations, each one resulting in a job inserted |
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56 # in the jobman DB. |
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57 JOB_VALS = {'pretraining_lr': [0.1, 0.01],#, 0.001],#, 0.0001], |
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58 'pretraining_epochs_per_layer': [10,20], |
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59 'hidden_layers_sizes': [300,800], |
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60 'corruption_levels': [0.1,0.2,0.3], |
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61 'minibatch_size': [20], |
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62 'max_finetuning_epochs':[MAX_FINETUNING_EPOCHS], |
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63 'finetuning_lr':[0.1, 0.01], #0.001 was very bad, so we leave it out |
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64 'num_hidden_layers':[2,3]} |
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65 |
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66 # Just useful for tests... minimal number of epochs |
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67 DEFAULT_HP_NIST = DD({'finetuning_lr':0.1, |
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68 'pretraining_lr':0.1, |
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69 'pretraining_epochs_per_layer':2, |
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70 'max_finetuning_epochs':2, |
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71 'hidden_layers_sizes':800, |
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72 'corruption_levels':0.2, |
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73 'minibatch_size':20, |
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74 'reduce_train_to':10000, |
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75 'num_hidden_layers':1}) |
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76 |
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77 ''' |
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78 Function called by jobman upon launching each job |
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79 Its path is the one given when inserting jobs: see EXPERIMENT_PATH |
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80 ''' |
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81 def jobman_entrypoint(state, channel): |
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82 # record mercurial versions of each package |
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83 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn]) |
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84 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB |
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85 channel.save() |
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86 |
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87 workingdir = os.getcwd() |
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89 ########### Il faudrait arranger ici pour train plus petit |
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91 ## print "Will load NIST" |
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92 ## |
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93 ## nist = NIST(minibatch_size=20) |
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94 ## |
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95 ## print "NIST loaded" |
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96 ## |
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97 ## # For test runs, we don't want to use the whole dataset so |
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98 ## # reduce it to fewer elements if asked to. |
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changeset
|
99 ## rtt = None |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
100 ## if state.has_key('reduce_train_to'): |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
101 ## rtt = state['reduce_train_to'] |
8a94a5c808cd
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|
102 ## elif REDUCE_TRAIN_TO: |
8a94a5c808cd
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|
103 ## rtt = REDUCE_TRAIN_TO |
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104 ## |
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105 ## if rtt: |
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106 ## print "Reducing training set to "+str(rtt)+ " examples" |
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|
107 ## nist.reduce_train_set(rtt) |
8a94a5c808cd
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108 ## |
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109 ## train,valid,test = nist.get_tvt() |
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|
110 ## dataset = (train,valid,test) |
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111 |
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|
112 n_ins = 32*32 |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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113 n_outs = 62 # 10 digits, 26*2 (lower, capitals) |
8a94a5c808cd
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114 |
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|
115 series = create_series(state.num_hidden_layers) |
8a94a5c808cd
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116 |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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changeset
|
117 print "Creating optimizer with state, ", state |
8a94a5c808cd
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118 |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
119 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all, hyperparameters=state, \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
120 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
121 series=series) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
122 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
123 optimizer.pretrain() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
124 channel.save() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff
changeset
|
125 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
126 optimizer.finetune() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
127 channel.save() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
128 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
129 return channel.COMPLETE |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
130 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
131 # These Series objects are used to save various statistics |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
132 # during the training. |
8a94a5c808cd
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diff
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|
133 def create_series(num_hidden_layers): |
8a94a5c808cd
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|
134 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
135 # Replace series we don't want to save with DummySeries, e.g. |
8a94a5c808cd
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changeset
|
136 # series['training_error'] = DummySeries() |
8a94a5c808cd
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diff
changeset
|
137 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
138 series = {} |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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diff
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|
139 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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changeset
|
140 basedir = os.getcwd() |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
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|
141 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
142 h5f = tables.openFile(os.path.join(basedir, "series.h5"), "w") |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
143 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
144 # reconstruction |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
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|
145 reconstruction_base = \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
146 ErrorSeries(error_name="reconstruction_error", |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
147 table_name="reconstruction_error", |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
148 hdf5_file=h5f, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
149 index_names=('epoch','minibatch'), |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
150 title="Reconstruction error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
151 series['reconstruction_error'] = \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
152 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=reconstruction_base, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
153 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
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|
154 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
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|
155 # train |
8a94a5c808cd
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diff
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|
156 training_base = \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
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|
157 ErrorSeries(error_name="training_error", |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
158 table_name="training_error", |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
159 hdf5_file=h5f, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
160 index_names=('epoch','minibatch'), |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
161 title="Training error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
162 series['training_error'] = \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
163 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=training_base, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
164 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
165 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
166 # valid and test are not accumulated/mean, saved directly |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
167 series['validation_error'] = \ |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
168 ErrorSeries(error_name="validation_error", |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
169 table_name="validation_error", |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
170 hdf5_file=h5f, |
8a94a5c808cd
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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changeset
|
171 index_names=('epoch','minibatch')) |
8a94a5c808cd
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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|
172 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
173 series['test_error'] = \ |
8a94a5c808cd
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diff
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|
174 ErrorSeries(error_name="test_error", |
8a94a5c808cd
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|
175 table_name="test_error", |
8a94a5c808cd
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diff
changeset
|
176 hdf5_file=h5f, |
8a94a5c808cd
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
177 index_names=('epoch','minibatch')) |
8a94a5c808cd
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
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|
178 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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|
179 param_names = [] |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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|
180 for i in range(num_hidden_layers): |
8a94a5c808cd
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changeset
|
181 param_names += ['layer%d_W'%i, 'layer%d_b'%i, 'layer%d_bprime'%i] |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
182 param_names += ['logreg_layer_W', 'logreg_layer_b'] |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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|
183 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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|
184 # comment out series we don't want to save |
8a94a5c808cd
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|
185 series['params'] = SharedParamsStatisticsWrapper( |
8a94a5c808cd
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|
186 new_group_name="params", |
8a94a5c808cd
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|
187 base_group="/", |
8a94a5c808cd
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|
188 arrays_names=param_names, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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changeset
|
189 hdf5_file=h5f, |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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diff
changeset
|
190 index_names=('epoch',)) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff
changeset
|
191 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
192 return series |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
193 |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
194 # Perform insertion into the Postgre DB based on combination |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
195 # of hyperparameter values above |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
196 # (see comment for produit_cartesien_jobs() to know how it works) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
197 def jobman_insert_nist(): |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff
changeset
|
198 jobs = produit_cartesien_jobs(JOB_VALS) |
8a94a5c808cd
Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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199 |
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200 db = jobman.sql.db(JOBDB) |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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201 for job in jobs: |
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202 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH}) |
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203 jobman.sql.insert_dict(job, db) |
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204 |
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205 print "inserted" |
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206 |
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207 class NIST: |
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208 def __init__(self, minibatch_size, basepath=None, reduce_train_to=None): |
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209 global NIST_ALL_LOCATION |
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210 |
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211 self.minibatch_size = minibatch_size |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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212 self.basepath = basepath and basepath or NIST_ALL_LOCATION |
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213 |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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214 self.set_filenames() |
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215 |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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216 # arrays of 2 elements: .x, .y |
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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217 self.train = [None, None] |
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218 self.test = [None, None] |
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219 |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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220 self.load_train_test() |
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221 |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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222 self.valid = [[], []] |
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223 self.split_train_valid() |
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224 if reduce_train_to: |
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225 self.reduce_train_set(reduce_train_to) |
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226 |
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227 def get_tvt(self): |
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|
228 return self.train, self.valid, self.test |
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229 |
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230 def set_filenames(self): |
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231 self.train_files = ['all_train_data.ft', |
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232 'all_train_labels.ft'] |
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233 |
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234 self.test_files = ['all_test_data.ft', |
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|
235 'all_test_labels.ft'] |
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236 |
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237 def load_train_test(self): |
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238 self.load_data_labels(self.train_files, self.train) |
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239 self.load_data_labels(self.test_files, self.test) |
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240 |
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241 def load_data_labels(self, filenames, pair): |
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242 for i, fn in enumerate(filenames): |
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243 f = open(os.path.join(self.basepath, fn)) |
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244 pair[i] = filetensor.read(f) |
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245 f.close() |
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246 |
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247 def reduce_train_set(self, max): |
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248 self.train[0] = self.train[0][:max] |
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249 self.train[1] = self.train[1][:max] |
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250 |
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251 if max < len(self.test[0]): |
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252 for ar in (self.test, self.valid): |
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253 ar[0] = ar[0][:max] |
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254 ar[1] = ar[1][:max] |
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255 |
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256 def split_train_valid(self): |
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257 test_len = len(self.test[0]) |
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258 |
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259 new_train_x = self.train[0][:-test_len] |
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260 new_train_y = self.train[1][:-test_len] |
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261 |
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262 self.valid[0] = self.train[0][-test_len:] |
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263 self.valid[1] = self.train[1][-test_len:] |
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264 |
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265 self.train[0] = new_train_x |
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|
266 self.train[1] = new_train_y |
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267 |
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268 def test_load_nist(): |
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269 print "Will load NIST" |
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270 |
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271 import time |
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272 t1 = time.time() |
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273 nist = NIST(20) |
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|
274 t2 = time.time() |
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275 |
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|
276 print "NIST loaded. time delta = ", t2-t1 |
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277 |
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|
278 tr,v,te = nist.get_tvt() |
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279 |
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280 print "Lenghts: ", len(tr[0]), len(v[0]), len(te[0]) |
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281 |
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282 raw_input("Press any key") |
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283 |
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284 if __name__ == '__main__': |
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286 import sys |
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287 |
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288 args = sys.argv[1:] |
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289 |
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|
290 if len(args) > 0 and args[0] == 'load_nist': |
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291 test_load_nist() |
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292 |
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|
293 elif len(args) > 0 and args[0] == 'jobman_insert': |
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294 jobman_insert_nist() |
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|
295 |
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296 elif len(args) > 0 and args[0] == 'test_jobman_entrypoint': |
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297 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda:None)}) |
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298 jobman_entrypoint(DEFAULT_HP_NIST, chanmock) |
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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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