Mercurial > ift6266
annotate deep/stacked_dae/utils.py @ 192:e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
author | fsavard |
---|---|
date | Wed, 03 Mar 2010 12:51:40 -0500 |
parents | 3632e6258642 |
children | 7b4507295eba |
rev | line source |
---|---|
131
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff
changeset
|
1 #!/usr/bin/python |
191
3632e6258642
Ajouts mineurs à stacked_dae, juste printé l'heure je crois.
fsavard
parents:
167
diff
changeset
|
2 # coding: utf-8 |
3632e6258642
Ajouts mineurs à stacked_dae, juste printé l'heure je crois.
fsavard
parents:
167
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changeset
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3 |
3632e6258642
Ajouts mineurs à stacked_dae, juste printé l'heure je crois.
fsavard
parents:
167
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changeset
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4 from __future__ import with_statement |
131
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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5 |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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6 from jobman import DD |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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changeset
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7 |
139
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
parents:
131
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changeset
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8 # from pylearn codebase |
192
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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changeset
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9 # useful in __init__(param1, param2, etc.) to save |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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10 # values in self.param1, self.param2... just call |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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11 # update_locals(self, locals()) |
139
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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12 def update_locals(obj, dct): |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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13 if 'self' in dct: |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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14 del dct['self'] |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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15 obj.__dict__.update(dct) |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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16 |
192
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
parents:
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changeset
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17 # from a dictionary of possible values for hyperparameters, e.g. |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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18 # hp_values = {'learning_rate':[0.1, 0.01], 'num_layers': [1,2]} |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
parents:
191
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changeset
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19 # create a list of other dictionaries representing all the possible |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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20 # combinations, thus in this example creating: |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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21 # [{'learning_rate': 0.1, 'num_layers': 1}, ...] |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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22 # (similarly for combinations (0.1, 2), (0.01, 1), (0.01, 2)) |
e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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23 def produit_cartesien_jobs(val_dict): |
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5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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24 job_list = [DD()] |
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Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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changeset
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25 all_keys = val_dict.keys() |
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Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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27 for key in all_keys: |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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28 possible_values = val_dict[key] |
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Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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29 new_job_list = [] |
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Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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30 for val in possible_values: |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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31 for job in job_list: |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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32 to_insert = job.copy() |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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33 to_insert.update({key: val}) |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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34 new_job_list.append(to_insert) |
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Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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35 job_list = new_job_list |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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37 return job_list |
5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
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e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
parents:
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39 def test_produit_cartesien_jobs(): |
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5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
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40 vals = {'a': [1,2], 'b': [3,4,5]} |
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e656edaedb48
Commented a few things, renamed the produit_croise_jobs function, replaced the cost function (NOT TESTED YET).
fsavard
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41 print produit_cartesien_jobs(vals) |
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5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
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5c79a2557f2f
Un peu de ménage dans code pour stacked DAE, splitté en fichiers dans un nouveau sous-répertoire.
savardf
parents:
diff
changeset
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7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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131
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changeset
|
44 # taken from http://stackoverflow.com/questions/276052/how-to-get-current-cpu-and-ram-usage-in-python |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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45 """Simple module for getting amount of memory used by a specified user's |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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46 processes on a UNIX system. |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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changeset
|
47 It uses UNIX ps utility to get the memory usage for a specified username and |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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|
48 pipe it to awk for summing up per application memory usage and return the total. |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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|
49 Python's Popen() from subprocess module is used for spawning ps and awk. |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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50 |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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51 """ |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
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52 |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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53 import subprocess |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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55 class MemoryMonitor(object): |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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57 def __init__(self, username): |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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58 """Create new MemoryMonitor instance.""" |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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59 self.username = username |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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60 |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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61 def usage(self): |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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62 """Return int containing memory used by user's processes.""" |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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63 self.process = subprocess.Popen("ps -u %s -o rss | awk '{sum+=$1} END {print sum}'" % self.username, |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
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64 shell=True, |
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Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
parents:
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diff
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|
65 stdout=subprocess.PIPE, |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
parents:
131
diff
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|
66 ) |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
parents:
131
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|
67 self.stdout_list = self.process.communicate()[0].split('\n') |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
parents:
131
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|
68 return int(self.stdout_list[0]) |
7d8366fb90bf
Ajouté des __init__.py dans l'arborescence pour que les scripts puissent être utilisés avec des paths pour jobman, et fait pas mal de modifs dans stacked_dae pour pouvoir réutiliser le travail fait pour des tests où le pretraining est le même.
fsavard
parents:
131
diff
changeset
|
69 |