Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/v_sylvain/sgd_optimization.py @ 359:969ad25e78cc

Find changesets by keywords (author, files, the commit message), revision number or hash, or revset expression.
Fichier config.py.example supprimé je ne sais pas pourquoi ?! Enfin je le réajoute
author fsavard
date Thu, 22 Apr 2010 10:19:07 -0400
parents cfb79f9fd1a4
children b599886e3655
rev   line source
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
1 #!/usr/bin/python
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
2 # coding: utf-8
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
3
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
4 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
5
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
6 import numpy
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
7 import theano
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
8 import time
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
9 import datetime
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
10 import theano.tensor as T
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
11 import sys
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
12 #import pickle
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
13 import cPickle
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
14
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
15 from jobman import DD
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
16 import jobman, jobman.sql
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
17 from copy import copy
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
18
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
19 from stacked_dae import SdA
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
20
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
21 from ift6266.utils.seriestables import *
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
22
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
23 #For test purpose only
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
24 buffersize=1000
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
25
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
26 default_series = { \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
27 'reconstruction_error' : DummySeries(),
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
28 'training_error' : DummySeries(),
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
29 'validation_error' : DummySeries(),
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
30 'test_error' : DummySeries(),
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
31 'params' : DummySeries()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
32 }
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
33
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
34 def itermax(iter, max):
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
35 for i,it in enumerate(iter):
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
36 if i >= max:
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
37 break
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
38 yield it
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
39
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
40 class SdaSgdOptimizer:
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
41 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs,
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
42 examples_per_epoch, series=default_series, max_minibatches=None):
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
43 self.dataset = dataset
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
44 self.hp = hyperparameters
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
45 self.n_ins = n_ins
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
46 self.n_outs = n_outs
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
47 self.parameters_pre=[]
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
48
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
49 self.max_minibatches = max_minibatches
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
50 print "SdaSgdOptimizer, max_minibatches =", max_minibatches
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
51
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
52 self.ex_per_epoch = examples_per_epoch
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
53 self.mb_per_epoch = examples_per_epoch / self.hp.minibatch_size
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
54
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
55 self.series = series
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
56
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
57 self.rng = numpy.random.RandomState(1234)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
58
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
59 self.init_classifier()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
60
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
61 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
62
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
63 def init_classifier(self):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
64 print "Constructing classifier"
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
65
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
66 # we don't want to save arrays in DD objects, so
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
67 # we recreate those arrays here
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
68 nhl = self.hp.num_hidden_layers
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
69 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
70 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
71
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
72 # construct the stacked denoising autoencoder class
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
73 self.classifier = SdA( \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
74 batch_size = self.hp.minibatch_size, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
75 n_ins= self.n_ins, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
76 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
77 n_outs = self.n_outs, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
78 corruption_levels = corruption_levels,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
79 rng = self.rng,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
80 pretrain_lr = self.hp.pretraining_lr, \
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
81 finetune_lr = self.hp.finetuning_lr)
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
82
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
83 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph")
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
84
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
85 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
86
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
87 def train(self):
233
02ed13244133 version pour utilisation du module dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 230
diff changeset
88 self.pretrain(self.dataset)
02ed13244133 version pour utilisation du module dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 230
diff changeset
89 self.finetune(self.dataset)
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
90
352
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
91 def pretrain(self,dataset,decrease=0):
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
92 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
93 sys.stdout.flush()
286
1cc535f3e254 correction d'un bug pour affichage des resultats de pre-train avec P07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 283
diff changeset
94
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
95 un_fichier=int(819200.0/self.hp.minibatch_size) #Number of batches in a P07 file
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
96
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
97 start_time = time.clock()
352
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
98
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
99 ######## This is hardcoaded. THe 0.95 parameter is hardcoaded and can be changed at will ###
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
100 #Set the decreasing rate of the learning rate. We want the final learning rate to
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
101 #be 5% of the original learning rate. The decreasing factor is linear
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
102 decreasing = (decrease*self.hp.pretraining_lr)/float(self.hp.pretraining_epochs_per_layer*800000/self.hp.minibatch_size)
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
103
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
104 ## Pre-train layer-wise
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
105 for i in xrange(self.classifier.n_layers):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
106 # go through pretraining epochs
352
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
107
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
108 #To reset the learning rate to his original value
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
109 learning_rate=self.hp.pretraining_lr
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
110 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
111 # go through the training set
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
112 batch_index=0
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
113 count=0
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
114 num_files=0
233
02ed13244133 version pour utilisation du module dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 230
diff changeset
115 for x,y in dataset.train(self.hp.minibatch_size):
352
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
116 c = self.classifier.pretrain_functions[i](x,learning_rate)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
117 count +=1
238
9fc641d7adda Possibilite de restreindre la taille des ensemble d'entrainement, valid et test afin de pouvoir tester le code rapidement
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 235
diff changeset
118
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
119 self.series["reconstruction_error"].append((epoch, batch_index), c)
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
120 batch_index+=1
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
121
352
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
122 #If we need to decrease the learning rate for the pretrain
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
123 if decrease != 0:
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
124 learning_rate -= decreasing
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
125
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
126 # useful when doing tests
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
127 if self.max_minibatches and batch_index >= self.max_minibatches:
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
128 break
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
129
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
130 #When we pass through the data only once (the case with P07)
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
131 #There is approximately 800*1024=819200 examples per file (1k per example and files are 800M)
286
1cc535f3e254 correction d'un bug pour affichage des resultats de pre-train avec P07
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 283
diff changeset
132 if self.hp.pretraining_epochs_per_layer == 1 and count%un_fichier == 0:
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
133 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,num_files),c
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
134 num_files+=1
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
135 sys.stdout.flush()
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
136 self.series['params'].append((num_files,), self.classifier.all_params)
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
137
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
138 #When NIST is used
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
139 if self.hp.pretraining_epochs_per_layer > 1:
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
140 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
141 sys.stdout.flush()
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
142
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
143 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
144
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
145 end_time = time.clock()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
146
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
147 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
148 self.hp.update({'pretraining_time': end_time-start_time})
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
149
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
150 sys.stdout.flush()
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
151
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
152 #To be able to load them later for tests on finetune
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
153 self.parameters_pre=[copy(x.value) for x in self.classifier.params]
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
154 f = open('params_pretrain.txt', 'w')
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
155 cPickle.dump(self.parameters_pre,f,protocol=-1)
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
156 f.close()
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
157
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
158
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
159 def finetune(self,dataset,dataset_test,num_finetune,ind_test,special=0,decrease=0):
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
160
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
161 if special != 0 and special != 1:
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
162 sys.exit('Bad value for variable special. Must be in {0,1}')
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
163 print "STARTING FINETUNING, time = ", datetime.datetime.now()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
164
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
165 minibatch_size = self.hp.minibatch_size
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
166 if ind_test == 0 or ind_test == 20:
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
167 nom_test = "NIST"
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
168 nom_train="P07"
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
169 else:
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
170 nom_test = "P07"
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
171 nom_train = "NIST"
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
172
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
173
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
174 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
175 # on the validation set, or testing set
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
176 test_model = \
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
177 theano.function(
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
178 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors)
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
179 # givens = {
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
180 # self.classifier.x: ensemble_x,
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
181 # self.classifier.y: ensemble_y]})
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
182
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
183 validate_model = \
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
184 theano.function(
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
185 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors)
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
186 # givens = {
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
187 # self.classifier.x: ,
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
188 # self.classifier.y: ]})
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
189
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
190
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
191 # early-stopping parameters
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
192 patience = 10000 # look as this many examples regardless
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
193 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
194 # found
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
195 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
196 # considered significant
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
197 validation_frequency = min(self.mb_per_epoch, patience/2)
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
198 # go through this many
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
199 # minibatche before checking the network
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
200 # on the validation set; in this case we
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
201 # check every epoch
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
202 if self.max_minibatches and validation_frequency > self.max_minibatches:
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
203 validation_frequency = self.max_minibatches / 2
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
204
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
205 best_params = None
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
206 best_validation_loss = float('inf')
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
207 test_score = 0.
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
208 start_time = time.clock()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
209
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
210 done_looping = False
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
211 epoch = 0
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
212
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
213 total_mb_index = 0
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
214 minibatch_index = 0
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
215 parameters_finetune=[]
331
c2331b8e4b89 Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 330
diff changeset
216
c2331b8e4b89 Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 330
diff changeset
217 if ind_test == 21:
352
cfb79f9fd1a4 Ajout d'une fonctionnalite pour pouvoir avoir un taux d'apprentissage decroissant dans le pretrain
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 350
diff changeset
218 learning_rate = self.hp.finetuning_lr / 10.0
331
c2331b8e4b89 Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 330
diff changeset
219 else:
c2331b8e4b89 Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 330
diff changeset
220 learning_rate = self.hp.finetuning_lr #The initial finetune lr
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
221
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
222
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
223 while (epoch < num_finetune) and (not done_looping):
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
224 epoch = epoch + 1
283
28b628f331b2 correction d'un bug sur l'indice des mini-batches
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 281
diff changeset
225
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
226 for x,y in dataset.train(minibatch_size,bufsize=buffersize):
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
227 minibatch_index += 1
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
228
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
229
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
230 if special == 0:
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
231 cost_ij = self.classifier.finetune(x,y,learning_rate)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
232 elif special == 1:
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
233 cost_ij = self.classifier.finetune2(x,y)
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
234 total_mb_index += 1
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
235
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
236 self.series["training_error"].append((epoch, minibatch_index), cost_ij)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
237
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
238 if (total_mb_index+1) % validation_frequency == 0:
283
28b628f331b2 correction d'un bug sur l'indice des mini-batches
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 281
diff changeset
239 #minibatch_index += 1
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
240 #The validation set is always NIST (we want the model to be good on NIST)
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
241 if ind_test == 0 | ind_test == 20:
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
242 iter=dataset_test.valid(minibatch_size,bufsize=buffersize)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
243 else:
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
244 iter = dataset.valid(minibatch_size,bufsize=buffersize)
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
245 if self.max_minibatches:
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
246 iter = itermax(iter, self.max_minibatches)
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
247 validation_losses = [validate_model(x,y) for x,y in iter]
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
248 this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
249
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
250 self.series["validation_error"].\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
251 append((epoch, minibatch_index), this_validation_loss*100.)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
252
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
253 print('epoch %i, minibatch %i, validation error on NIST : %f %%' % \
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
254 (epoch, minibatch_index+1, \
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
255 this_validation_loss*100.))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
256
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
257
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
258 # if we got the best validation score until now
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
259 if this_validation_loss < best_validation_loss:
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
260
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
261 #improve patience if loss improvement is good enough
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
262 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
263 improvement_threshold :
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
264 patience = max(patience, total_mb_index * patience_increase)
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
265
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
266 # save best validation score, iteration number and parameters
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
267 best_validation_loss = this_validation_loss
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
268 best_iter = total_mb_index
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
269 parameters_finetune=[copy(x.value) for x in self.classifier.params]
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
270
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
271 # test it on the test set
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
272 iter = dataset.test(minibatch_size,bufsize=buffersize)
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
273 if self.max_minibatches:
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
274 iter = itermax(iter, self.max_minibatches)
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
275 test_losses = [test_model(x,y) for x,y in iter]
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
276 test_score = numpy.mean(test_losses)
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
277
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
278 #test it on the second test set
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
279 iter2 = dataset_test.test(minibatch_size,bufsize=buffersize)
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
280 if self.max_minibatches:
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
281 iter2 = itermax(iter2, self.max_minibatches)
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
282 test_losses2 = [test_model(x,y) for x,y in iter2]
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
283 test_score2 = numpy.mean(test_losses2)
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
284
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
285 self.series["test_error"].\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
286 append((epoch, minibatch_index), test_score*100.)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
287
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
288 print((' epoch %i, minibatch %i, test error on dataset %s (train data) of best '
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
289 'model %f %%') %
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
290 (epoch, minibatch_index+1,nom_train,
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
291 test_score*100.))
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
292
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
293 print((' epoch %i, minibatch %i, test error on dataset %s of best '
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
294 'model %f %%') %
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
295 (epoch, minibatch_index+1,nom_test,
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
296 test_score2*100.))
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
297
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
298 if patience <= total_mb_index:
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
299 done_looping = True
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
300 break #to exit the FOR loop
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
301
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
302 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
303
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
304 # useful when doing tests
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
305 if self.max_minibatches and minibatch_index >= self.max_minibatches:
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
306 break
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
307
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
308 if decrease == 1:
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
309 if (ind_test == 21 & epoch % 100 == 0) | ind_test == 20:
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
310 learning_rate /= 2 #divide the learning rate by 2 for each new epoch of P07 (or 100 of NIST)
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
311
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
312 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
313
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
314 if done_looping == True: #To exit completly the fine-tuning
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
315 break #to exit the WHILE loop
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
316
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
317 end_time = time.clock()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
318 self.hp.update({'finetuning_time':end_time-start_time,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
319 'best_validation_error':best_validation_loss,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
320 'test_score':test_score,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
321 'num_finetuning_epochs':epoch})
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
322
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
323 print(('\nOptimization complete with best validation score of %f %%,'
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
324 'with test performance %f %% on dataset %s ') %
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
325 (best_validation_loss * 100., test_score*100.,nom_train))
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
326 print(('The test score on the %s dataset is %f')%(nom_test,test_score2*100.))
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
327
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
328 print ('The finetuning ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.))
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
329
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
330 sys.stdout.flush()
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
331
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
332 #Save a copy of the parameters in a file to be able to get them in the future
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
333
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
334 if special == 1: #To keep a track of the value of the parameters
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
335 f = open('params_finetune_stanford.txt', 'w')
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
336 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
337 f.close()
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
338
331
c2331b8e4b89 Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 330
diff changeset
339 elif ind_test == 0 | ind_test == 20: #To keep a track of the value of the parameters
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
340 f = open('params_finetune_P07.txt', 'w')
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
341 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
342 f.close()
331
c2331b8e4b89 Ajout d'une ligne faisant rapetisser le finetune_lr pour NIST lorsqu'on a P07+NIST
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 330
diff changeset
343
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
344
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
345 elif ind_test== 1: #For the run with 2 finetunes. It will be faster.
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
346 f = open('params_finetune_NIST.txt', 'w')
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
347 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
348 f.close()
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
349
321
403b9e6ecfaa finetune NIST+P07 change pour P07+NIST, les experiences n'ont pas ete concluentes
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 310
diff changeset
350 elif ind_test== 21: #To keep a track of the value of the parameters
403b9e6ecfaa finetune NIST+P07 change pour P07+NIST, les experiences n'ont pas ete concluentes
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 310
diff changeset
351 f = open('params_finetune_P07_then_NIST.txt', 'w')
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
352 cPickle.dump(parameters_finetune,f,protocol=-1)
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
353 f.close()
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
354
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
355
305
fe5d428c2acc Ajout de commentaires ainsi que correction de bug pour sauvegarder les parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 286
diff changeset
356 #Set parameters like they where right after pre-train or finetune
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
357 def reload_parameters(self,which):
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
358
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
359 #self.parameters_pre=pickle.load('params_pretrain.txt')
281
a8b92a4a708d rajout de methode reliant toutes les couches cachees a la logistic et changeant seulement les parametres de la logistic durant finetune
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 263
diff changeset
360 f = open(which)
350
625c0c3fcbdb Amelioration de l'efficacite de la sauvegarde des parametres
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 336
diff changeset
361 self.parameters_pre=cPickle.load(f)
263
a0264184684e ajout de fonctionnalitees pour deux testsets
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 252
diff changeset
362 f.close()
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
363 for idx,x in enumerate(self.parameters_pre):
310
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
364 if x.dtype=='float64':
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
365 self.classifier.params[idx].value=theano._asarray(copy(x),dtype=theano.config.floatX)
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
366 else:
a5abd5c8b4b0 Petits changements pour pouvoir utiliser le GPU
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 305
diff changeset
367 self.classifier.params[idx].value=copy(x)
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
368
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
369 def training_error(self,dataset):
325
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
370 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
371 # on the validation set, or testing set
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
372 test_model = \
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
373 theano.function(
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
374 [self.classifier.x,self.classifier.y], self.classifier.errors)
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
375
330
18dc860a4ef4 Rajout de la capacite de faire decroitre le taux d'apprentissage si demande
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 325
diff changeset
376 iter2 = dataset.train(self.hp.minibatch_size,bufsize=buffersize)
325
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
377 train_losses2 = [test_model(x,y) for x,y in iter2]
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
378 train_score2 = numpy.mean(train_losses2)
048898c1ee55 Ajout d'une fonction pour calculer l'erreur effectuee par le modele sur un ensemble pre-determine
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 321
diff changeset
379 print "Training error is: " + str(train_score2)
252
7dd43ef66d15 ajout de fonctionnalite pour different finetune dataset
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 238
diff changeset
380
230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
381
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
382
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
383