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annotate scripts/stacked_dae/mnist_sda.py @ 133:a4e5128ef2cb

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Adapted ttf2jpg to get fonts in /Tmp/allfonts local folder
author boulanni <nicolas_boulanger@hotmail.com>
date Sat, 20 Feb 2010 02:07:29 -0500
parents 5c79a2557f2f
children 7d8366fb90bf
rev   line source
131
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff changeset
1 #!/usr/bin/python
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
2 # coding: utf-8
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
3
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
4 # Parameterize call to sgd_optimization for MNIST
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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5
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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6 import numpy
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7 import theano
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8 import time
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diff changeset
9 import theano.tensor as T
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10 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams
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12 from stacked_dae import sgd_optimization
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13 import cPickle, gzip
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14 from jobman import DD
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5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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16 MNIST_LOCATION = '/u/savardf/datasets/mnist.pkl.gz'
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18 def sgd_optimization_mnist(learning_rate=0.1, pretraining_epochs = 2, \
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diff changeset
19 pretrain_lr = 0.1, training_epochs = 5, \
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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20 dataset='mnist.pkl.gz'):
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21 # Load the dataset
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
22 f = gzip.open(dataset,'rb')
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23 # this gives us train, valid, test (each with .x, .y)
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24 dataset = cPickle.load(f)
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25 f.close()
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diff changeset
27 n_ins = 28*28
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parents:
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28 n_outs = 10
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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30 hyperparameters = DD({'finetuning_lr':learning_rate,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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parents:
diff changeset
31 'pretraining_lr':pretrain_lr,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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parents:
diff changeset
32 'pretraining_epochs_per_layer':pretraining_epochs,
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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parents:
diff changeset
33 'max_finetuning_epochs':training_epochs,
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diff changeset
34 'hidden_layers_sizes':[1000,1000,1000],
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diff changeset
35 'corruption_levels':[0.2,0.2,0.2],
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diff changeset
36 'minibatch_size':20})
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37
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
38 sgd_optimization(dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs)
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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39
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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40 if __name__ == '__main__':
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
41 sgd_optimization_mnist()
5c79a2557f2f Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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diff changeset
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