Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/nist_sda.py @ 270:d41fe003fade
Reseau a convolution avec le bon dataset
author | Jeremy Eustache <jeremy.eustache@voila.fr> |
---|---|
date | Sat, 20 Mar 2010 15:49:55 -0400 |
parents | b077d9e97a3b |
children | 7b4507295eba 43afd29f3dbd |
rev | line source |
---|---|
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
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1 #!/usr/bin/python |
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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2 # coding: utf-8 |
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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3 |
267
798d1344e6a2
Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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265
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changeset
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4 # Must be imported first |
798d1344e6a2
Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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265
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5 from config import * |
798d1344e6a2
Modifs à nist_sda.py et config.py.example pour corrections viz le mécanisme pour isolation d'expérience
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265
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6 |
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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7 import ift6266 |
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8 import pylearn |
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9 |
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10 import numpy |
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11 import theano |
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12 import time |
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14 import pylearn.version |
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15 import theano.tensor as T |
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16 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams |
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18 import copy |
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19 import sys |
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20 import os |
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21 import os.path |
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23 from jobman import DD |
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24 import jobman, jobman.sql |
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25 from pylearn.io import filetensor |
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27 from utils import produit_cartesien_jobs |
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29 from sgd_optimization import SdaSgdOptimizer |
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30 |
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31 #from ift6266.utils.scalar_series import * |
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32 from ift6266.utils.seriestables import * |
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33 import tables |
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34 |
239
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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229
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35 from ift6266 import datasets |
227
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36 |
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37 ''' |
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38 Function called by jobman upon launching each job |
228
851e7ad4a143
Corrigé une erreur dans la formule de coût modifiée dans stacked_dae, et enlevé des timers dans sgd_optimization
fsavard
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39 Its path is the one given when inserting jobs: see EXPERIMENT_PATH |
227
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40 ''' |
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41 def jobman_entrypoint(state, channel): |
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42 # record mercurial versions of each package |
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43 pylearn.version.record_versions(state,[theano,ift6266,pylearn]) |
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44 # TODO: remove this, bad for number of simultaneous requests on DB |
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45 channel.save() |
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46 |
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47 # For test runs, we don't want to use the whole dataset so |
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48 # reduce it to fewer elements if asked to. |
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49 rtt = None |
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|
50 if state.has_key('reduce_train_to'): |
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|
51 rtt = state['reduce_train_to'] |
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52 elif REDUCE_TRAIN_TO: |
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|
53 rtt = REDUCE_TRAIN_TO |
239
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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parents:
229
diff
changeset
|
54 |
227
acae439d6572
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parents:
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changeset
|
55 n_ins = 32*32 |
acae439d6572
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parents:
diff
changeset
|
56 n_outs = 62 # 10 digits, 26*2 (lower, capitals) |
239
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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
57 |
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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
58 examples_per_epoch = NIST_ALL_TRAIN_SIZE |
227
acae439d6572
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|
59 |
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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parents:
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changeset
|
60 series = create_series(state.num_hidden_layers) |
acae439d6572
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parents:
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changeset
|
61 |
acae439d6572
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parents:
diff
changeset
|
62 print "Creating optimizer with state, ", state |
acae439d6572
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|
63 |
268
b077d9e97a3b
Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
fsavard
parents:
267
diff
changeset
|
64 optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all(), |
239
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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
65 hyperparameters=state, \ |
227
acae439d6572
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parents:
diff
changeset
|
66 n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\ |
239
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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
67 examples_per_epoch=examples_per_epoch, \ |
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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
68 series=series, |
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.
fsavard
parents:
229
diff
changeset
|
69 max_minibatches=rtt) |
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
|
70 |
268
b077d9e97a3b
Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
fsavard
parents:
267
diff
changeset
|
71 optimizer.pretrain(datasets.nist_all()) |
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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parents:
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changeset
|
72 channel.save() |
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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parents:
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changeset
|
73 |
268
b077d9e97a3b
Légères corrections à config.py.example et ajusté nist_sda pour utiliser la nouvelle 'interface' des datasets (nist_all()).
fsavard
parents:
267
diff
changeset
|
74 optimizer.finetune(datasets.nist_all()) |
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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changeset
|
75 channel.save() |
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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parents:
diff
changeset
|
76 |
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
|
77 return channel.COMPLETE |
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
|
78 |
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
|
79 # These Series objects are used to save various statistics |
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
|
80 # during the training. |
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
|
81 def create_series(num_hidden_layers): |
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
|
82 |
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
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83 # Replace series we don't want to save with DummySeries, e.g. |
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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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84 # series['training_error'] = DummySeries() |
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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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85 |
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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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86 series = {} |
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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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87 |
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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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88 basedir = os.getcwd() |
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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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89 |
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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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90 h5f = tables.openFile(os.path.join(basedir, "series.h5"), "w") |
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91 |
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92 # reconstruction |
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93 reconstruction_base = \ |
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94 ErrorSeries(error_name="reconstruction_error", |
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95 table_name="reconstruction_error", |
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96 hdf5_file=h5f, |
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97 index_names=('epoch','minibatch'), |
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98 title="Reconstruction error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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99 series['reconstruction_error'] = \ |
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100 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=reconstruction_base, |
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101 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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102 |
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103 # train |
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104 training_base = \ |
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105 ErrorSeries(error_name="training_error", |
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106 table_name="training_error", |
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107 hdf5_file=h5f, |
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108 index_names=('epoch','minibatch'), |
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109 title="Training error (mean over "+str(REDUCE_EVERY)+" minibatches)") |
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110 series['training_error'] = \ |
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111 AccumulatorSeriesWrapper(base_series=training_base, |
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112 reduce_every=REDUCE_EVERY) |
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113 |
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114 # valid and test are not accumulated/mean, saved directly |
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115 series['validation_error'] = \ |
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116 ErrorSeries(error_name="validation_error", |
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117 table_name="validation_error", |
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118 hdf5_file=h5f, |
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119 index_names=('epoch','minibatch')) |
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120 |
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121 series['test_error'] = \ |
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122 ErrorSeries(error_name="test_error", |
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123 table_name="test_error", |
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124 hdf5_file=h5f, |
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125 index_names=('epoch','minibatch')) |
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126 |
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127 param_names = [] |
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128 for i in range(num_hidden_layers): |
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129 param_names += ['layer%d_W'%i, 'layer%d_b'%i, 'layer%d_bprime'%i] |
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130 param_names += ['logreg_layer_W', 'logreg_layer_b'] |
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131 |
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132 # comment out series we don't want to save |
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133 series['params'] = SharedParamsStatisticsWrapper( |
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134 new_group_name="params", |
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135 base_group="/", |
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136 arrays_names=param_names, |
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137 hdf5_file=h5f, |
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138 index_names=('epoch',)) |
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139 |
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140 return series |
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141 |
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142 # Perform insertion into the Postgre DB based on combination |
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143 # of hyperparameter values above |
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144 # (see comment for produit_cartesien_jobs() to know how it works) |
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145 def jobman_insert_nist(): |
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146 jobs = produit_cartesien_jobs(JOB_VALS) |
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147 |
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148 db = jobman.sql.db(JOBDB) |
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149 for job in jobs: |
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150 job.update({jobman.sql.EXPERIMENT: EXPERIMENT_PATH}) |
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151 jobman.sql.insert_dict(job, db) |
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153 print "inserted" |
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155 if __name__ == '__main__': |
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157 args = sys.argv[1:] |
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158 |
239
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.
fsavard
parents:
229
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159 #if len(args) > 0 and args[0] == 'load_nist': |
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.
fsavard
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229
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160 # test_load_nist() |
227
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161 |
239
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.
fsavard
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229
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162 if len(args) > 0 and args[0] == 'jobman_insert': |
227
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163 jobman_insert_nist() |
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164 |
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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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165 elif len(args) > 0 and args[0] == 'test_jobman_entrypoint': |
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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.
fsavard
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166 chanmock = DD({'COMPLETE':0,'save':(lambda:None)}) |
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fsavard
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167 jobman_entrypoint(DEFAULT_HP_NIST, chanmock) |
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169 else: |
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170 print "Bad arguments" |
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