Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/v2/sgd_optimization.py @ 227:acae439d6572

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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.
author fsavard
date Fri, 12 Mar 2010 10:31:10 -0500
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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.
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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4 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial
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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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9 import datetime
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10 import theano.tensor as T
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11 import sys
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13 from jobman import DD
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14 import jobman, jobman.sql
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16 from stacked_dae import SdA
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18 from ift6266.utils.seriestables import *
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20 def shared_dataset(data_xy):
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21 data_x, data_y = data_xy
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22 if theano.config.device.startswith("gpu"):
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23 print "TRANSFERING DATASETS (via shared()) TO GPU"
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24 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.config.floatX))
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25 shared_y = theano.shared(numpy.asarray(data_y, dtype=theano.config.floatX))
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26 shared_y = T.cast(shared_y, 'int32')
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27 else:
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28 shared_x = theano.shared(data_x)
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29 shared_y = theano.shared(data_y)
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30 return shared_x, shared_y
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32 default_series = { \
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33 'reconstruction_error' : DummySeries(),
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34 'training_error' : DummySeries(),
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35 'validation_error' : DummySeries(),
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36 'test_error' : DummySeries(),
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37 'params' : DummySeries()
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38 }
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40 class SdaSgdOptimizer:
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41 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs, input_divider=1.0, series=default_series):
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42 self.dataset = dataset
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43 self.hp = hyperparameters
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44 self.n_ins = n_ins
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45 self.n_outs = n_outs
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46 self.input_divider = input_divider
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48 self.series = series
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50 self.rng = numpy.random.RandomState(1234)
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52 self.init_datasets()
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53 self.init_classifier()
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55 sys.stdout.flush()
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57 def init_datasets(self):
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58 print "init_datasets"
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59 sys.stdout.flush()
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61 train_set, valid_set, test_set = self.dataset
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62 self.test_set_x, self.test_set_y = shared_dataset(test_set)
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parents:
diff changeset
63 self.valid_set_x, self.valid_set_y = shared_dataset(valid_set)
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parents:
diff changeset
64 self.train_set_x, self.train_set_y = shared_dataset(train_set)
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65
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diff changeset
66 # compute number of minibatches for training, validation and testing
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67 self.n_train_batches = self.train_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size
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68 self.n_valid_batches = self.valid_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size
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diff changeset
69 # remove last batch in case it's incomplete
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70 self.n_test_batches = (self.test_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size) - 1
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72 def init_classifier(self):
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73 print "Constructing classifier"
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75 # we don't want to save arrays in DD objects, so
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76 # we recreate those arrays here
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77 nhl = self.hp.num_hidden_layers
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78 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl
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79 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl
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80
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81 # construct the stacked denoising autoencoder class
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82 self.classifier = SdA( \
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83 train_set_x= self.train_set_x, \
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84 train_set_y = self.train_set_y,\
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diff changeset
85 batch_size = self.hp.minibatch_size, \
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parents:
diff changeset
86 n_ins= self.n_ins, \
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diff changeset
87 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \
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diff changeset
88 n_outs = self.n_outs, \
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parents:
diff changeset
89 corruption_levels = corruption_levels,\
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.
fsavard
parents:
diff changeset
90 rng = self.rng,\
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.
fsavard
parents:
diff changeset
91 pretrain_lr = self.hp.pretraining_lr, \
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.
fsavard
parents:
diff changeset
92 finetune_lr = self.hp.finetuning_lr,\
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.
fsavard
parents:
diff changeset
93 input_divider = self.input_divider )
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.
fsavard
parents:
diff changeset
94
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.
fsavard
parents:
diff changeset
95 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph")
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fsavard
parents:
diff changeset
96
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.
fsavard
parents:
diff changeset
97 sys.stdout.flush()
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fsavard
parents:
diff changeset
98
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fsavard
parents:
diff changeset
99 def train(self):
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fsavard
parents:
diff changeset
100 self.pretrain()
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fsavard
parents:
diff changeset
101 self.finetune()
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fsavard
parents:
diff changeset
102
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fsavard
parents:
diff changeset
103 def pretrain(self):
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fsavard
parents:
diff changeset
104 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now()
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fsavard
parents:
diff changeset
105 sys.stdout.flush()
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fsavard
parents:
diff changeset
106
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.
fsavard
parents:
diff changeset
107 time_acc_func = 0.0
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fsavard
parents:
diff changeset
108 time_acc_total = 0.0
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.
fsavard
parents:
diff changeset
109
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.
fsavard
parents:
diff changeset
110 start_time = time.clock()
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fsavard
parents:
diff changeset
111 ## Pre-train layer-wise
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fsavard
parents:
diff changeset
112 for i in xrange(self.classifier.n_layers):
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fsavard
parents:
diff changeset
113 # go through pretraining epochs
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fsavard
parents:
diff changeset
114 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer):
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fsavard
parents:
diff changeset
115 # go through the training set
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fsavard
parents:
diff changeset
116 for batch_index in xrange(self.n_train_batches):
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fsavard
parents:
diff changeset
117 t1 = time.clock()
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fsavard
parents:
diff changeset
118 c = self.classifier.pretrain_functions[i](batch_index)
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fsavard
parents:
diff changeset
119 t2 = time.clock()
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fsavard
parents:
diff changeset
120
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.
fsavard
parents:
diff changeset
121 time_acc_func += t2 - t1
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fsavard
parents:
diff changeset
122
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.
fsavard
parents:
diff changeset
123 if batch_index % 500 == 0:
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fsavard
parents:
diff changeset
124 print "acc / total", time_acc_func / (t2 - start_time), time_acc_func
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fsavard
parents:
diff changeset
125
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.
fsavard
parents:
diff changeset
126 self.series["reconstruction_error"].append((epoch, batch_index), c)
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fsavard
parents:
diff changeset
127
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.
fsavard
parents:
diff changeset
128 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c
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fsavard
parents:
diff changeset
129 sys.stdout.flush()
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.
fsavard
parents:
diff changeset
130
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.
fsavard
parents:
diff changeset
131 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
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fsavard
parents:
diff changeset
132
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.
fsavard
parents:
diff changeset
133 end_time = time.clock()
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fsavard
parents:
diff changeset
134
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.
fsavard
parents:
diff changeset
135 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.))
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fsavard
parents:
diff changeset
136 self.hp.update({'pretraining_time': end_time-start_time})
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fsavard
parents:
diff changeset
137
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.
fsavard
parents:
diff changeset
138 sys.stdout.flush()
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.
fsavard
parents:
diff changeset
139
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.
fsavard
parents:
diff changeset
140 def finetune(self):
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.
fsavard
parents:
diff changeset
141 print "STARTING FINETUNING, time = ", datetime.datetime.now()
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.
fsavard
parents:
diff changeset
142
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.
fsavard
parents:
diff changeset
143 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
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.
fsavard
parents:
diff changeset
144 minibatch_size = self.hp.minibatch_size
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.
fsavard
parents:
diff changeset
145
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.
fsavard
parents:
diff changeset
146 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
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.
fsavard
parents:
diff changeset
147 # on the validation set, or testing set
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.
fsavard
parents:
diff changeset
148 shared_divider = theano.shared(numpy.asarray(self.input_divider, dtype=theano.config.floatX))
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.
fsavard
parents:
diff changeset
149 test_model = theano.function([index], self.classifier.errors,
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fsavard
parents:
diff changeset
150 givens = {
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fsavard
parents:
diff changeset
151 self.classifier.x: self.test_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size] / shared_divider,
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fsavard
parents:
diff changeset
152 self.classifier.y: self.test_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
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fsavard
parents:
diff changeset
153
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.
fsavard
parents:
diff changeset
154 validate_model = theano.function([index], self.classifier.errors,
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fsavard
parents:
diff changeset
155 givens = {
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fsavard
parents:
diff changeset
156 self.classifier.x: self.valid_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size] / shared_divider,
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fsavard
parents:
diff changeset
157 self.classifier.y: self.valid_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
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fsavard
parents:
diff changeset
158
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.
fsavard
parents:
diff changeset
159
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.
fsavard
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diff changeset
160 # early-stopping parameters
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161 patience = 10000 # look as this many examples regardless
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162 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is
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163 # found
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diff changeset
164 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
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165 # considered significant
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diff changeset
166 validation_frequency = min(self.n_train_batches, patience/2)
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fsavard
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diff changeset
167 # go through this many
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diff changeset
168 # minibatche before checking the network
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parents:
diff changeset
169 # on the validation set; in this case we
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fsavard
parents:
diff changeset
170 # check every epoch
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fsavard
parents:
diff changeset
171
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.
fsavard
parents:
diff changeset
172 best_params = None
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fsavard
parents:
diff changeset
173 best_validation_loss = float('inf')
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fsavard
parents:
diff changeset
174 test_score = 0.
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fsavard
parents:
diff changeset
175 start_time = time.clock()
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fsavard
parents:
diff changeset
176
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.
fsavard
parents:
diff changeset
177 done_looping = False
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fsavard
parents:
diff changeset
178 epoch = 0
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.
fsavard
parents:
diff changeset
179
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.
fsavard
parents:
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180 while (epoch < self.hp.max_finetuning_epochs) and (not done_looping):
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181 epoch = epoch + 1
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182 for minibatch_index in xrange(self.n_train_batches):
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183
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184 cost_ij = self.classifier.finetune(minibatch_index)
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185 iter = epoch * self.n_train_batches + minibatch_index
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186
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187 self.series["training_error"].append((epoch, minibatch_index), cost_ij)
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188
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189 if (iter+1) % validation_frequency == 0:
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190
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191 validation_losses = [validate_model(i) for i in xrange(self.n_valid_batches)]
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192 this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses)
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193
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194 self.series["validation_error"].\
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195 append((epoch, minibatch_index), this_validation_loss*100.)
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196
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197 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
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198 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches, \
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parents:
diff changeset
199 this_validation_loss*100.))
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200
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parents:
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201
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202 # if we got the best validation score until now
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203 if this_validation_loss < best_validation_loss:
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204
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205 #improve patience if loss improvement is good enough
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parents:
diff changeset
206 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
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207 improvement_threshold :
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parents:
diff changeset
208 patience = max(patience, iter * patience_increase)
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209
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fsavard
parents:
diff changeset
210 # save best validation score and iteration number
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211 best_validation_loss = this_validation_loss
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parents:
diff changeset
212 best_iter = iter
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fsavard
parents:
diff changeset
213
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.
fsavard
parents:
diff changeset
214 # test it on the test set
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215 test_losses = [test_model(i) for i in xrange(self.n_test_batches)]
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parents:
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216 test_score = numpy.mean(test_losses)
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parents:
diff changeset
217
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parents:
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218 self.series["test_error"].\
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fsavard
parents:
diff changeset
219 append((epoch, minibatch_index), test_score*100.)
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fsavard
parents:
diff changeset
220
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fsavard
parents:
diff changeset
221 print((' epoch %i, minibatch %i/%i, test error of best '
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parents:
diff changeset
222 'model %f %%') %
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fsavard
parents:
diff changeset
223 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches,
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fsavard
parents:
diff changeset
224 test_score*100.))
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.
fsavard
parents:
diff changeset
225
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.
fsavard
parents:
diff changeset
226 sys.stdout.flush()
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parents:
diff changeset
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.
fsavard
parents:
diff changeset
228 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
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parents:
diff changeset
229
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diff changeset
230 if patience <= iter :
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231 done_looping = True
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parents:
diff changeset
232 break
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233
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234 end_time = time.clock()
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235 self.hp.update({'finetuning_time':end_time-start_time,\
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236 'best_validation_error':best_validation_loss,\
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237 'test_score':test_score,
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238 'num_finetuning_epochs':epoch})
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239
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240 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
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241 'with test performance %f %%') %
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parents:
diff changeset
242 (best_validation_loss * 100., test_score*100.))
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parents:
diff changeset
243 print ('The finetuning ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.))
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