annotate deep/stacked_dae/config.py.example @ 642:8b1a0b9fecff

made publication list shorter.
author Frederic Bastien <nouiz@nouiz.org>
date Mon, 21 Mar 2011 11:29:09 -0400
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c8fe09a65039 Déplacer le nouveau code de stacked_dae de v2 vers le répertoire de base 'stacked_dae', et bougé le vieux code vers le répertoire 'old'
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1 # ----------------------------------------------------------------------------
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2 # BEGIN EXPERIMENT ISOLATION CODE
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4 '''
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5 This makes sure we use the codebase clone created for this experiment.
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6 I.e. if you want to make modifications to the codebase but don't want your
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7 running experiment code to be impacted by those changes, first copy the
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8 codebase somewhere, and configure this section. It will make sure we import
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9 from the right place.
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11 MUST BE DONE BEFORE IMPORTING ANYTHING ELSE
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12 (Leave this comment there so others will understand what's going on)
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13 '''
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15 # Place where you copied modules that should be fixed for this experiment
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16 codebase_clone_path = "/u/savardf/ift6266/experiment_clones/ift6266_experiment10"
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18 # Places where there might be conflicting modules from your $PYTHONPATH
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19 remove_these_from_pythonpath = ["/u/savardf/ift6266/dev_code"]
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21 import sys
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22 sys.path[0:0] = [codebase_clone_path]
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24 # remove paths we specifically don't want in $PYTHONPATH
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25 for bad_path in remove_these_from_pythonpath:
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b077d9e97a3b Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
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26 sys.path[:] = [el for el in sys.path if not el in (bad_path, bad_path+"/")]
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28 # Make the imports
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29 import ift6266
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31 # Just making sure we're importing from the right place
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32 modules_to_check = [ift6266]
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33 for module in modules_to_check:
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b077d9e97a3b Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
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34 if not codebase_clone_path in module.__path__[0]:
b077d9e97a3b Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
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35 raise RuntimeError("Module loaded from incorrect path "+module.__path__[0])
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37 # Path to pass to jobman sqlschedule. IMPORTANT TO CHANGE TO REFLECT YOUR CLONE.
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38 # Make sure this is accessible from the default $PYTHONPATH (in your .bashrc)
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b077d9e97a3b Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
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39 # (and make sure every subdirectory has its __init__.py file)
267
798d1344e6a2 Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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40 EXPERIMENT_PATH = "ift6266_experiment10.ift6266.deep.stacked_dae.nist_sda.jobman_entrypoint"
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42 # END EXPERIMENT ISOLATION CODE
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43 # ----------------------------------------------------------------------------
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b077d9e97a3b Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
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45 from jobman import DD
b077d9e97a3b Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
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parents: 267
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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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parents:
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47 '''
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:
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48 These are parameters used by nist_sda.py. They'll end up as globals in there.
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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49
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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50 Rename this file to config.py and configure as needed.
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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51 DON'T add the renamed file to the repository, as others might use it
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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52 without realizing it, with dire consequences.
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:
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53 '''
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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54
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:
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55 # Set this to True when you want to run cluster tests, ie. you want
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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56 # to run on the cluster, many jobs, but want to reduce the training
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:
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57 # set size and the number of epochs, so you know everything runs
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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58 # fine on the cluster.
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:
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59 # Set this PRIOR to inserting your test jobs in the DB.
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:
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60 TEST_CONFIG = False
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:
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61
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8a3af19ae272 Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents: 278
diff changeset
62 # save params at training end
8a3af19ae272 Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents: 278
diff changeset
63 SAVE_PARAMS = False
8a3af19ae272 Enlevé mécanique pour limiter le nombre d'exemples utilisés (remplacé par paramètre dans l'appel au code de dataset), et ajouté option pour sauvegarde des poids à la fin de l'entraînement
fsavard
parents: 278
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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.
fsavard
parents:
diff changeset
65 NIST_ALL_LOCATION = '/data/lisa/data/nist/by_class/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.
fsavard
parents:
diff changeset
66 NIST_ALL_TRAIN_SIZE = 649081
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:
diff changeset
67 # valid et test =82587 82587
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:
diff changeset
68
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:
diff changeset
69 # change "sandbox" when you're ready
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:
diff changeset
70 JOBDB = 'postgres://ift6266h10@gershwin/ift6266h10_sandbox_db/yourtablenamehere'
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:
diff changeset
71
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:
diff changeset
72 # reduce training set to that many examples
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:
diff changeset
73 REDUCE_TRAIN_TO = None
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:
diff changeset
74 # that's a max, it usually doesn't get to that point
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:
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75 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 1000
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:
diff changeset
76 # number of minibatches before taking means for valid error etc.
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:
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77 REDUCE_EVERY = 100
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:
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78
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:
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79 if TEST_CONFIG:
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:
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80 REDUCE_TRAIN_TO = 1000
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:
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81 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 2
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:
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82 REDUCE_EVERY = 10
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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84
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:
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85 # This is to configure insertion of jobs on the cluster.
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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86 # Possible values the hyperparameters can take. These are then
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:
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87 # combined with produit_cartesien_jobs so we get a list of 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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88 # possible combinations, each one resulting in a job inserted
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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89 # in the jobman DB.
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:
diff changeset
90 JOB_VALS = {'pretraining_lr': [0.1, 0.01],#, 0.001],#, 0.0001],
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:
diff changeset
91 'pretraining_epochs_per_layer': [10,20],
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:
diff changeset
92 'hidden_layers_sizes': [300,800],
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:
diff changeset
93 'corruption_levels': [0.1,0.2,0.3],
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:
diff changeset
94 'minibatch_size': [20],
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:
diff changeset
95 'max_finetuning_epochs':[MAX_FINETUNING_EPOCHS],
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:
diff changeset
96 'finetuning_lr':[0.1, 0.01], #0.001 was very bad, so we leave it out
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:
diff changeset
97 'num_hidden_layers':[2,3]}
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:
diff changeset
98
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:
diff changeset
99 # Just useful for tests... minimal number of epochs
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:
diff changeset
100 # (This is used when running a single job, locally, when
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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101 # calling ./nist_sda.py test_jobman_entrypoint
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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102 DEFAULT_HP_NIST = DD({'finetuning_lr':0.1,
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:
diff changeset
103 'pretraining_lr':0.1,
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:
diff changeset
104 'pretraining_epochs_per_layer':2,
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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105 'max_finetuning_epochs':2,
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:
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106 'hidden_layers_sizes':800,
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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107 'corruption_levels':0.2,
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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108 'minibatch_size':20,
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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109 'reduce_train_to':10000,
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:
diff changeset
110 'num_hidden_layers':1})
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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111
278
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
112 # To reinsert duplicate of jobs that crashed
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
113 REINSERT_COLS = ['pretraining_lr','pretraining_epochs_per_layer','hidden_layers_sizes','corruption_levels','minibatch_size','max_finetuning_epochs','finetuning_lr','num_hidden_layers','dupe']
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
114 REINSERT_JOB_VALS = [\
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
115 [0.1,10,800,0.3,20,1000,0.01,3,2],
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
116 [0.1,10,800,0.4,20,1000,0.01,3,2],
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
117 [0.1,10,800,0.3,20,1000,0.005,3,2],
43afd29f3dbd Ajouté fonctionnalité pour réinsérer de nouvelles jobs aux paramètres choisis manuellement, en liste, pour repartir des jobs spécifiques qui ont crashé
fsavard
parents: 268
diff changeset
118 [0.1,10,800,0.6,20,1000,0.005,3,2]]
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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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