Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/v2/config.py.example @ 257:966272e7f14b

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
Make the datasets lazy-loading and add a maxsize parameter.
author Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
date Tue, 16 Mar 2010 18:51:27 -0400
parents 42005ec87747
children
rev   line source
239
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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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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2 These are parameters used by nist_sda.py. They'll end up as globals in there.
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4 Rename this file to config.py and configure as needed.
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5 DON'T add the renamed file to the repository, as others might use it
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6 without realizing it, with dire consequences.
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9 # Set this to True when you want to run cluster tests, ie. you want
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10 # to run on the cluster, many jobs, but want to reduce the training
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11 # set size and the number of epochs, so you know everything runs
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12 # fine on the cluster.
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13 # Set this PRIOR to inserting your test jobs in the DB.
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14 TEST_CONFIG = False
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16 NIST_ALL_LOCATION = '/data/lisa/data/nist/by_class/all'
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17 NIST_ALL_TRAIN_SIZE = 649081
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18 # valid et test =82587 82587
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20 # change "sandbox" when you're ready
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21 JOBDB = 'postgres://ift6266h10@gershwin/ift6266h10_sandbox_db/yourtablenamehere'
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22 EXPERIMENT_PATH = "ift6266.deep.stacked_dae.v2.nist_sda.jobman_entrypoint"
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24 # reduce training set to that many examples
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25 REDUCE_TRAIN_TO = None
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26 # that's a max, it usually doesn't get to that point
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27 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 1000
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28 # number of minibatches before taking means for valid error etc.
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29 REDUCE_EVERY = 100
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31 if TEST_CONFIG:
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32 REDUCE_TRAIN_TO = 1000
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33 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 2
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34 REDUCE_EVERY = 10
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37 # This is to configure insertion of jobs on the cluster.
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38 # Possible values the hyperparameters can take. These are then
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39 # combined with produit_cartesien_jobs so we get a list of all
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40 # possible combinations, each one resulting in a job inserted
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41 # in the jobman DB.
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42 JOB_VALS = {'pretraining_lr': [0.1, 0.01],#, 0.001],#, 0.0001],
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43 'pretraining_epochs_per_layer': [10,20],
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44 'hidden_layers_sizes': [300,800],
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45 'corruption_levels': [0.1,0.2,0.3],
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46 'minibatch_size': [20],
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47 'max_finetuning_epochs':[MAX_FINETUNING_EPOCHS],
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48 'finetuning_lr':[0.1, 0.01], #0.001 was very bad, so we leave it out
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49 'num_hidden_layers':[2,3]}
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51 # Just useful for tests... minimal number of epochs
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52 # (This is used when running a single job, locally, when
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53 # calling ./nist_sda.py test_jobman_entrypoint
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54 DEFAULT_HP_NIST = DD({'finetuning_lr':0.1,
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55 'pretraining_lr':0.1,
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56 'pretraining_epochs_per_layer':2,
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57 'max_finetuning_epochs':2,
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58 'hidden_layers_sizes':800,
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59 'corruption_levels':0.2,
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60 'minibatch_size':20,
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61 'reduce_train_to':10000,
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62 'num_hidden_layers':1})
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