Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/v2/nist_sda.py @ 227:acae439d6572
Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
author | fsavard |
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date | Fri, 12 Mar 2010 10:31:10 -0500 |
parents | |
children | 851e7ad4a143 |
rev | line source |
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227
acae439d6572
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1 #!/usr/bin/python |
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2 # coding: utf-8 |
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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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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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24 from utils import produit_cartesien_jobs |
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26 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer |
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28 #from ift6266.utils.scalar_series import * |
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29 from ift6266.utils.seriestables import * |
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30 import tables |
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32 ############################################################################## |
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33 # GLOBALS |
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35 TEST_CONFIG = False |
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37 NIST_ALL_LOCATION = '/data/lisa/data/nist/by_class/all' |
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38 JOBDB = 'postgres://ift6266h10@gershwin/ift6266h10_db/fsavard_sda4' |
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39 EXPERIMENT_PATH = "ift6266.deep.stacked_dae.nist_sda.jobman_entrypoint" |
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41 REDUCE_TRAIN_TO = None |
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42 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 1000 |
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43 # number of minibatches before taking means for valid error etc. |
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44 REDUCE_EVERY = 100 |
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46 if TEST_CONFIG: |
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47 REDUCE_TRAIN_TO = 1000 |
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48 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 2 |
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49 REDUCE_EVERY = 10 |
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51 # Possible values the hyperparameters can take. These are then |
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52 # combined with produit_cartesien_jobs so we get a list of all |
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53 # possible combinations, each one resulting in a job inserted |
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54 # in the jobman DB. |
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55 JOB_VALS = {'pretraining_lr': [0.1, 0.01],#, 0.001],#, 0.0001], |
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56 'pretraining_epochs_per_layer': [10,20], |
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57 'hidden_layers_sizes': [300,800], |
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58 'corruption_levels': [0.1,0.2,0.3], |
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59 'minibatch_size': [20], |
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60 'max_finetuning_epochs':[MAX_FINETUNING_EPOCHS], |
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61 'finetuning_lr':[0.1, 0.01], #0.001 was very bad, so we leave it out |
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62 'num_hidden_layers':[2,3]} |
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64 # Just useful for tests... minimal number of epochs |
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65 DEFAULT_HP_NIST = DD({'finetuning_lr':0.1, |
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66 'pretraining_lr':0.1, |
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67 'pretraining_epochs_per_layer':2, |
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68 'max_finetuning_epochs':2, |
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69 'hidden_layers_sizes':800, |
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70 'corruption_levels':0.2, |
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71 'minibatch_size':20, |
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72 'reduce_train_to':30000, |
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73 'num_hidden_layers':1}) |
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75 ''' |
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76 Function called by jobman upon launching each job |
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77 Its path is the one given when inserting jobs: |
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78 ift6266.deep.stacked_dae.nist_sda.jobman_entrypoint |
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79 ''' |
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80 def jobman_entrypoint(state, channel): |
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81 # record mercurial versions of each package |
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82 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn]) |
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83 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB |
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84 channel.save() |
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86 workingdir = os.getcwd() |
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88 print "Will load NIST" |
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90 nist = NIST(minibatch_size=20) |
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92 print "NIST loaded" |
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94 # For test runs, we don't want to use the whole dataset so |
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95 # reduce it to fewer elements if asked to. |
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96 rtt = None |
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97 if state.has_key('reduce_train_to'): |
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98 rtt = state['reduce_train_to'] |
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99 elif REDUCE_TRAIN_TO: |
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100 rtt = REDUCE_TRAIN_TO |
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101 |
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102 if rtt: |
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103 print "Reducing training set to "+str(rtt)+ " examples" |
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104 nist.reduce_train_set(rtt) |
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106 train,valid,test = nist.get_tvt() |
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107 dataset = (train,valid,test) |
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109 n_ins = 32*32 |
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110 n_outs = 62 # 10 digits, 26*2 (lower, capitals) |
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111 |
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112 series = create_series(state.num_hidden_layers) |
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114 print "Creating optimizer with state, ", state |
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116 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=dataset, hyperparameters=state, \ |
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117 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\ |
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118 input_divider=255.0, series=series) |
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120 optimizer.pretrain() |
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121 channel.save() |
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123 optimizer.finetune() |
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124 channel.save() |
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126 return channel.COMPLETE |
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128 # These Series objects are used to save various statistics |
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129 # during the training. |
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130 def create_series(num_hidden_layers): |
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132 # Replace series we don't want to save with DummySeries, e.g. |
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133 # series['training_error'] = DummySeries() |
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135 series = {} |
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137 basedir = os.getcwd() |
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139 h5f = tables.openFile(os.path.join(basedir, "series.h5"), "w") |
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140 |
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141 # reconstruction |
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142 reconstruction_base = \ |
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143 ErrorSeries(error_name="reconstruction_error", |
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144 table_name="reconstruction_error", |
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145 hdf5_file=h5f, |
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146 index_names=('epoch','minibatch'), |
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147 title="Reconstruction error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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148 series['reconstruction_error'] = \ |
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149 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=reconstruction_base, |
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150 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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152 # train |
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153 training_base = \ |
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154 ErrorSeries(error_name="training_error", |
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155 table_name="training_error", |
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156 hdf5_file=h5f, |
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157 index_names=('epoch','minibatch'), |
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158 title="Training error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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159 series['training_error'] = \ |
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160 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=training_base, |
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161 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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163 # valid and test are not accumulated/mean, saved directly |
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164 series['validation_error'] = \ |
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165 ErrorSeries(error_name="validation_error", |
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166 table_name="validation_error", |
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167 hdf5_file=h5f, |
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168 index_names=('epoch','minibatch')) |
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170 series['test_error'] = \ |
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171 ErrorSeries(error_name="test_error", |
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172 table_name="test_error", |
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173 hdf5_file=h5f, |
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174 index_names=('epoch','minibatch')) |
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176 param_names = [] |
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177 for i in range(num_hidden_layers): |
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178 param_names += ['layer%d_W'%i, 'layer%d_b'%i, 'layer%d_bprime'%i] |
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179 param_names += ['logreg_layer_W', 'logreg_layer_b'] |
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181 # comment out series we don't want to save |
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182 series['params'] = SharedParamsStatisticsWrapper( |
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183 new_group_name="params", |
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184 base_group="/", |
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185 arrays_names=param_names, |
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186 hdf5_file=h5f, |
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187 index_names=('epoch',)) |
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188 |
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189 return series |
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190 |
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191 # Perform insertion into the Postgre DB based on combination |
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192 # of hyperparameter values above |
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193 # (see comment for produit_cartesien_jobs() to know how it works) |
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194 def jobman_insert_nist(): |
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195 jobs = produit_cartesien_jobs(JOB_VALS) |
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196 |
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197 db = jobman.sql.db(JOBDB) |
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198 for job in jobs: |
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199 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH}) |
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200 jobman.sql.insert_dict(job, db) |
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201 |
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202 print "inserted" |
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203 |
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204 class NIST: |
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205 def __init__(self, minibatch_size, basepath=None, reduce_train_to=None): |
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206 global NIST_ALL_LOCATION |
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207 |
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208 self.minibatch_size = minibatch_size |
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209 self.basepath = basepath and basepath or NIST_ALL_LOCATION |
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211 self.set_filenames() |
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213 # arrays of 2 elements: .x, .y |
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214 self.train = [None, None] |
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215 self.test = [None, None] |
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217 self.load_train_test() |
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219 self.valid = [[], []] |
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220 self.split_train_valid() |
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221 if reduce_train_to: |
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222 self.reduce_train_set(reduce_train_to) |
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224 def get_tvt(self): |
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225 return self.train, self.valid, self.test |
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227 def set_filenames(self): |
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228 self.train_files = ['all_train_data.ft', |
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229 'all_train_labels.ft'] |
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231 self.test_files = ['all_test_data.ft', |
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232 'all_test_labels.ft'] |
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234 def load_train_test(self): |
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235 self.load_data_labels(self.train_files, self.train) |
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236 self.load_data_labels(self.test_files, self.test) |
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238 def load_data_labels(self, filenames, pair): |
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239 for i, fn in enumerate(filenames): |
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240 f = open(os.path.join(self.basepath, fn)) |
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241 pair[i] = filetensor.read(f) |
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242 f.close() |
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244 def reduce_train_set(self, max): |
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245 self.train[0] = self.train[0][:max] |
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246 self.train[1] = self.train[1][:max] |
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248 if max < len(self.test[0]): |
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249 for ar in (self.test, self.valid): |
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Ajouté une modification sur stacked_dae qui utilise les nouvelles SeriesTables. Je le met dans le repository pour que mes expériences en cours continuent sans perturbation, et pour que Sylvain puisse récupérer la version actuelle; je fusionnerai à moment donné.
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250 ar[0] = ar[0][:max] |
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251 ar[1] = ar[1][:max] |
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252 |
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253 def split_train_valid(self): |
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254 test_len = len(self.test[0]) |
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256 new_train_x = self.train[0][:-test_len] |
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257 new_train_y = self.train[1][:-test_len] |
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259 self.valid[0] = self.train[0][-test_len:] |
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260 self.valid[1] = self.train[1][-test_len:] |
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261 |
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262 self.train[0] = new_train_x |
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263 self.train[1] = new_train_y |
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264 |
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265 def test_load_nist(): |
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266 print "Will load NIST" |
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268 import time |
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269 t1 = time.time() |
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270 nist = NIST(20) |
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271 t2 = time.time() |
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273 print "NIST loaded. time delta = ", t2-t1 |
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275 tr,v,te = nist.get_tvt() |
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277 print "Lenghts: ", len(tr[0]), len(v[0]), len(te[0]) |
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279 raw_input("Press any key") |
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280 |
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281 if __name__ == '__main__': |
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282 |
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283 import sys |
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284 |
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285 args = sys.argv[1:] |
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286 |
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287 if len(args) > 0 and args[0] == 'load_nist': |
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288 test_load_nist() |
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290 elif len(args) > 0 and args[0] == 'jobman_insert': |
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291 jobman_insert_nist() |
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293 elif len(args) > 0 and args[0] == 'test_jobman_entrypoint': |
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294 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda:None)}) |
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295 jobman_entrypoint(DEFAULT_HP_NIST, chanmock) |
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297 else: |
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298 print "Bad arguments" |
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