Mercurial > ift6266

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Ajout d'une ligne d'impression importante
author SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
date Thu, 01 Apr 2010 09:12:48 -0400
parents a78dbbc61f37
children 8b31280129a9
rev   line source
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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1 #!/usr/bin/python
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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2 # coding: utf-8
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3
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4 import ift6266
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5 import pylearn
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7 import numpy
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8 import theano
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9 import time
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11 import pylearn.version
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12 import theano.tensor as T
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13 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams
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15 import copy
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16 import sys
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17 import os
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18 import os.path
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19
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20 from jobman import DD
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21 import jobman, jobman.sql
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22 from pylearn.io import filetensor
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23
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24 from utils import produit_cartesien_jobs
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25 from copy import copy
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26
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27 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer
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28
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29 #from ift6266.utils.scalar_series import *
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30 from ift6266.utils.seriestables import *
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31 import tables
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32
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33 from ift6266 import datasets
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34 from config2 import *
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35
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diff changeset
36 '''
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37 Function called by jobman upon launching each job
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38 Its path is the one given when inserting jobs: see EXPERIMENT_PATH
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diff changeset
39 '''
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diff changeset
40 def jobman_entrypoint(state, channel):
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41 # record mercurial versions of each package
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42 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn])
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diff changeset
43 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB
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44 channel.save()
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45
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46 # For test runs, we don't want to use the whole dataset so
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47 # reduce it to fewer elements if asked to.
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48 rtt = None
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49 if state.has_key('reduce_train_to'):
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50 rtt = state['reduce_train_to']
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51 elif REDUCE_TRAIN_TO:
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52 rtt = REDUCE_TRAIN_TO
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53
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54 n_ins = 32*32
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55 n_outs = 62 # 10 digits, 26*2 (lower, capitals)
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56
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57 examples_per_epoch = NIST_ALL_TRAIN_SIZE
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58
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59 series = create_series(state.num_hidden_layers)
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60
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61 print "Creating optimizer with state, ", state
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diff changeset
62
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63 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all(),
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64 hyperparameters=state, \
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diff changeset
65 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\
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parents:
diff changeset
66 examples_per_epoch=examples_per_epoch, \
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parents:
diff changeset
67 series=series,
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parents:
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68 max_minibatches=rtt)
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diff changeset
69
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parents:
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70 parameters=[]
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parents:
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71 #Number of files of P07 used for pretraining
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72 nb_file=0
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parents:
diff changeset
73 ## if state['pretrain_choice'] == 0:
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parents:
diff changeset
74 ## print('\n\tpretraining with NIST\n')
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parents:
diff changeset
75 ## optimizer.pretrain(datasets.nist_all())
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parents:
diff changeset
76 ## elif state['pretrain_choice'] == 1:
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parents:
diff changeset
77 ## #To know how many file will be used during pretraining
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parents:
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78 ## nb_file = state['pretraining_epochs_per_layer']
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parents:
diff changeset
79 ## state['pretraining_epochs_per_layer'] = 1 #Only 1 time over the dataset
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
80 ## if nb_file >=100:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
81 ## sys.exit("The code does not support this much pretraining epoch (99 max with P07).\n"+
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
82 ## "You have to correct the code (and be patient, P07 is huge !!)\n"+
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
83 ## "or reduce the number of pretraining epoch to run the code (better idea).\n")
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
84 ## print('\n\tpretraining with P07')
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parents:
diff changeset
85 ## optimizer.pretrain(datasets.nist_P07(min_file=0,max_file=nb_file))
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
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parents: 287
diff changeset
86 if state['pretrain_choice'] == 0:
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
87 PATH=PATH_NIST
308
a76bae0f2388 Ajout d'une ligne d'impression importante
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parents: 306
diff changeset
88 nom_pretrain='NIST'
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
89 elif state['pretrain_choice'] == 1:
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
90 PATH=PATH_P07
308
a76bae0f2388 Ajout d'une ligne d'impression importante
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 306
diff changeset
91 nom_pretrain='P07'
a76bae0f2388 Ajout d'une ligne d'impression importante
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parents: 306
diff changeset
92
a76bae0f2388 Ajout d'une ligne d'impression importante
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parents: 306
diff changeset
93 print ('Retrieve pre-train done earlier ( '+nom_pretrain+' )')
a76bae0f2388 Ajout d'une ligne d'impression importante
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parents: 306
diff changeset
94
a76bae0f2388 Ajout d'une ligne d'impression importante
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parents: 306
diff changeset
95
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
96
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
97 sys.stdout.flush()
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
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parents: 287
diff changeset
98 channel.save()
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
99
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
100 #Set some of the parameters used for the finetuning
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parents:
diff changeset
101 if state.has_key('finetune_set'):
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parents:
diff changeset
102 finetune_choice=state['finetune_set']
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parents:
diff changeset
103 else:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
104 finetune_choice=FINETUNE_SET
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parents:
diff changeset
105
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
106 if state.has_key('max_finetuning_epochs'):
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parents:
diff changeset
107 max_finetune_epoch_NIST=state['max_finetuning_epochs']
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parents:
diff changeset
108 else:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
109 max_finetune_epoch_NIST=MAX_FINETUNING_EPOCHS
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
110
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
111 if state.has_key('max_finetuning_epochs_P07'):
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
112 max_finetune_epoch_P07=state['max_finetuning_epochs_P07']
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
113 else:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
114 max_finetune_epoch_P07=max_finetune_epoch_NIST
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
115
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
116 #Decide how the finetune is done
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
117
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
118 if finetune_choice == 0:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
119 print('\n\n\tfinetune with NIST\n\n')
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
120 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
121 optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(min_file=nb_file),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
122 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
123 if finetune_choice == 1:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
124 print('\n\n\tfinetune with P07\n\n')
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
125 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
126 optimizer.finetune(datasets.nist_P07(min_file=nb_file),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=0)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
127 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
128 if finetune_choice == 2:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
129 print('\n\n\tfinetune with NIST followed by P07\n\n')
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
130 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
131 optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(min_file=nb_file),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=21)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
132 optimizer.finetune(datasets.nist_P07(min_file=nb_file),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=20)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
133 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
134 if finetune_choice == 3:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
135 print('\n\n\tfinetune with NIST only on the logistic regression on top (but validation on P07).\n\
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
136 All hidden units output are input of the logistic regression\n\n')
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
137 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
138 optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(min_file=nb_file),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1,special=1)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
139
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
140
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
141 if finetune_choice==-1:
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
142 print('\nSERIE OF 3 DIFFERENT FINETUNINGS')
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
143 print('\n\n\tfinetune with NIST\n\n')
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
144 sys.stdout.flush()
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
145 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
146 optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(min_file=nb_file),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
147 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
148 print('\n\n\tfinetune with P07\n\n')
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
149 sys.stdout.flush()
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
150 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
151 optimizer.finetune(datasets.nist_P07(min_file=nb_file),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=0)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
152 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
153 print('\n\n\tfinetune with NIST (done earlier) followed by P07 (written here)\n\n')
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
154 sys.stdout.flush()
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
155 optimizer.reload_parameters('params_finetune_NIST.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
156 optimizer.finetune(datasets.nist_P07(min_file=nb_file),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=20)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
157 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
158 print('\n\n\tfinetune with NIST only on the logistic regression on top.\n\
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
159 All hidden units output are input of the logistic regression\n\n')
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
160 sys.stdout.flush()
306
a78dbbc61f37 Meilleure souplesse d'execution, un parametre hard-coade est maintenant plus propre
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 287
diff changeset
161 optimizer.reload_parameters(PATH+'params_pretrain.txt')
287
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
162 optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(min_file=nb_file),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1,special=1)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
163 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
164
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
165 channel.save()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
166
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
167 return channel.COMPLETE
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
168
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
169 # These Series objects are used to save various statistics
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
170 # during the training.
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
171 def create_series(num_hidden_layers):
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
172
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
173 # Replace series we don't want to save with DummySeries, e.g.
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
174 # series['training_error'] = DummySeries()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
175
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
176 series = {}
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
177
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
178 basedir = os.getcwd()
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
179
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
180 h5f = tables.openFile(os.path.join(basedir, "series.h5"), "w")
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
181
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
182 # reconstruction
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
183 reconstruction_base = \
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
184 ErrorSeries(error_name="reconstruction_error",
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
185 table_name="reconstruction_error",
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
186 hdf5_file=h5f,
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
187 index_names=('epoch','minibatch'),
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
188 title="Reconstruction error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)")
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
189 series['reconstruction_error'] = \
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
190 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=reconstruction_base,
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
191 reduce_every=REDUCE_EVERY)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
192
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
193 # train
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
194 training_base = \
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
195 ErrorSeries(error_name="training_error",
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
196 table_name="training_error",
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
197 hdf5_file=h5f,
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
198 index_names=('epoch','minibatch'),
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
199 title="Training error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)")
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
200 series['training_error'] = \
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
201 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=training_base,
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
202 reduce_every=REDUCE_EVERY)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
203
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
204 # valid and test are not accumulated/mean, saved directly
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
205 series['validation_error'] = \
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
206 ErrorSeries(error_name="validation_error",
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
207 table_name="validation_error",
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
208 hdf5_file=h5f,
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
209 index_names=('epoch','minibatch'))
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
210
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
211 series['test_error'] = \
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parents:
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212 ErrorSeries(error_name="test_error",
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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213 table_name="test_error",
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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214 hdf5_file=h5f,
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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215 index_names=('epoch','minibatch'))
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parents:
diff changeset
216
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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217 param_names = []
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
218 for i in range(num_hidden_layers):
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
219 param_names += ['layer%d_W'%i, 'layer%d_b'%i, 'layer%d_bprime'%i]
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parents:
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220 param_names += ['logreg_layer_W', 'logreg_layer_b']
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
221
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
222 # comment out series we don't want to save
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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223 series['params'] = SharedParamsStatisticsWrapper(
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
224 new_group_name="params",
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
225 base_group="/",
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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226 arrays_names=param_names,
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
227 hdf5_file=h5f,
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
228 index_names=('epoch',))
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
diff changeset
229
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
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230 return series
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parents:
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231
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
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232 # Perform insertion into the Postgre DB based on combination
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233 # of hyperparameter values above
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
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234 # (see comment for produit_cartesien_jobs() to know how it works)
f9b93ae45723 Programme pour reprendre une partie des experiences seulement. Utile seulement pour un usage tres specifique
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parents:
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235 def jobman_insert_nist():
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parents:
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236 jobs = produit_cartesien_jobs(JOB_VALS)
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parents:
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237
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parents:
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238 db = jobman.sql.db(JOBDB)
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parents:
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239 for job in jobs:
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parents:
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240 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH})
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241 jobman.sql.insert_dict(job, db)
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parents:
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242
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parents:
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243 print "inserted"
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parents:
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244
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parents:
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245 if __name__ == '__main__':
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parents:
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246
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parents:
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247 args = sys.argv[1:]
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248
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parents:
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249 #if len(args) > 0 and args[0] == 'load_nist':
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parents:
diff changeset
250 # test_load_nist()
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parents:
diff changeset
251
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parents:
diff changeset
252 if len(args) > 0 and args[0] == 'jobman_insert':
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parents:
diff changeset
253 jobman_insert_nist()
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254
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parents:
diff changeset
255 elif len(args) > 0 and args[0] == 'test_jobman_entrypoint':
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256 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda:None)})
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257 jobman_entrypoint(DD(DEFAULT_HP_NIST), chanmock)
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258
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259 else:
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260 print "Bad arguments"
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261