annotate deep/stacked_dae/config.py.example @ 265:c8fe09a65039

Déplacer le nouveau code de stacked_dae de v2 vers le répertoire de base 'stacked_dae', et bougé le vieux code vers le répertoire 'old'
author fsavard
date Fri, 19 Mar 2010 10:54:39 -0400
parents deep/stacked_dae/v2/config.py.example@42005ec87747
children 798d1344e6a2
rev   line source
265
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1 # ----------------------------------------------------------------------------
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2 # BEGIN EXPERIMENT ISOLATION CODE
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4 '''
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5 This makes sure we use the codebase clone created for this experiment.
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6 I.e. if you want to make modifications to the codebase but don't want your
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7 running experiment code to be impacted by those changes, first copy the
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8 codebase somewhere, and configure this section. It will make sure we import
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9 from the right place.
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11 MUST BE DONE BEFORE IMPORTING ANYTHING ELSE
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12 (Leave this comment there so others will understand what's going on)
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13 '''
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15 # Place where you copied modules that should be fixed for this experiment
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16 codebase_clone_path = "/u/savardf/ift6266/experiment_clones/ift6266_experiment10"
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18 # Places where there might be conflicting modules from your $PYTHONPATH
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19 remove_these_from_pythonpath = ["/u/savardf/ift6266/dev_code"]
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21 import sys
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22 sys.path[0:0] = [codebase_clone_path]
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24 # remove paths we specifically don't want in $PYTHONPATH
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25 for bad_path in remove_these_from_pythonpath:
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26 sys.path[:] = [el for el in sys.path if not el (bad_path, bad_path+"/")]
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28 # Make the imports
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29 import ift6266
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31 # Just making sure we're importing from the right place
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32 modules_to_check = [ift6266]
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33 for module in modules_to_check:
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34 assert codebase_clone_path in module.__path__
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36 # Path to pass to jobman sqlschedule. IMPORTANT TO CHANGE TO REFLECT YOUR CLONE.
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37 # Make sure this is accessible from the default $PYTHONPATH (in your .bashrc)
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38 EXPERIMENT_PATH = "ift6266_experiment10.deep.stacked_dae.nist_sda.jobman_entrypoint"
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40 # END EXPERIMENT ISOLATION CODE
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41 # ----------------------------------------------------------------------------
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42
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42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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43 '''
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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44 These are parameters used by nist_sda.py. They'll end up as globals in there.
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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45
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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46 Rename this file to config.py and configure as needed.
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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47 DON'T add the renamed file to the repository, as others might use it
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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48 without realizing it, with dire consequences.
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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49 '''
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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50
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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51 # Set this to True when you want to run cluster tests, ie. you want
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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52 # to run on the cluster, many jobs, but want to reduce the training
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53 # set size and the number of epochs, so you know everything runs
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54 # fine on the cluster.
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55 # Set this PRIOR to inserting your test jobs in the DB.
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56 TEST_CONFIG = False
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42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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58 NIST_ALL_LOCATION = '/data/lisa/data/nist/by_class/all'
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59 NIST_ALL_TRAIN_SIZE = 649081
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60 # valid et test =82587 82587
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62 # change "sandbox" when you're ready
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63 JOBDB = 'postgres://ift6266h10@gershwin/ift6266h10_sandbox_db/yourtablenamehere'
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64
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65 # reduce training set to that many examples
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66 REDUCE_TRAIN_TO = None
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67 # that's a max, it usually doesn't get to that point
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68 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 1000
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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69 # number of minibatches before taking means for valid error etc.
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70 REDUCE_EVERY = 100
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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71
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72 if TEST_CONFIG:
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73 REDUCE_TRAIN_TO = 1000
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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74 MAX_FINETUNING_EPOCHS = 2
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75 REDUCE_EVERY = 10
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78 # This is to configure insertion of jobs on the cluster.
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79 # Possible values the hyperparameters can take. These are then
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80 # combined with produit_cartesien_jobs so we get a list of all
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81 # possible combinations, each one resulting in a job inserted
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82 # in the jobman DB.
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83 JOB_VALS = {'pretraining_lr': [0.1, 0.01],#, 0.001],#, 0.0001],
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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84 'pretraining_epochs_per_layer': [10,20],
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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85 'hidden_layers_sizes': [300,800],
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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86 'corruption_levels': [0.1,0.2,0.3],
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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87 'minibatch_size': [20],
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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diff changeset
88 'max_finetuning_epochs':[MAX_FINETUNING_EPOCHS],
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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89 'finetuning_lr':[0.1, 0.01], #0.001 was very bad, so we leave it out
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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90 'num_hidden_layers':[2,3]}
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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92 # Just useful for tests... minimal number of epochs
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93 # (This is used when running a single job, locally, when
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94 # calling ./nist_sda.py test_jobman_entrypoint
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95 DEFAULT_HP_NIST = DD({'finetuning_lr':0.1,
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96 'pretraining_lr':0.1,
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97 'pretraining_epochs_per_layer':2,
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98 'max_finetuning_epochs':2,
42005ec87747 Mergé (manuellement) les changements de Sylvain pour utiliser le code de dataset d'Arnaud, à cette différence près que je n'utilse pas les givens. J'ai probablement une approche différente pour limiter la taille du dataset dans mon débuggage, aussi.
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99 'hidden_layers_sizes':800,
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100 'corruption_levels':0.2,
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101 'minibatch_size':20,
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102 'reduce_train_to':10000,
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103 'num_hidden_layers':1})
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