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annotate scripts/setup_batches.py @ 272:f6d9b6b89c2a

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ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
author Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
date Mon, 22 Mar 2010 08:34:48 -0400
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rev   line source
272
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
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3 import random
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4 from pylearn.io import filetensor as ft
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6 class Batches():
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7 def __init__(self):
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8 data_path = '/data/lisa/data/nist/by_class/'
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10 digits_train_data = 'digits/digits_train_data.ft'
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11 digits_train_labels = 'digits/digits_train_labels.ft'
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12 digits_test_data = 'digits/digits_test_data.ft'
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13 digits_test_labels = 'digits/digits_test_labels.ft'
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15 lower_train_data = 'lower/lower_train_data.ft'
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16 lower_train_labels = 'lower/lower_train_labels.ft'
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17 #upper_train_data = 'upper/upper_train_data.ft'
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18 #upper_train_labels = 'upper/upper_train_labels.ft'
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20 f_digits_train_data = open(data_path + digits_train_data)
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21 f_digits_train_labels = open(data_path + digits_train_labels)
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22 f_digits_test_data = open(data_path + digits_test_data)
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23 f_digits_test_labels = open(data_path + digits_test_labels)
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25 f_lower_train_data = open(data_path + lower_train_data)
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26 f_lower_train_labels = open(data_path + lower_train_labels)
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27 #f_upper_train_data = open(data_path + upper_train_data)
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28 #f_upper_train_labels = open(data_path + upper_train_labels)
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30 self.raw_digits_train_data = ft.read(f_digits_train_data)
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31 self.raw_digits_train_labels = ft.read(f_digits_train_labels)
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32 self.raw_digits_test_data = ft.read(f_digits_test_data)
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33 self.raw_digits_test_labels = ft.read(f_digits_test_labels)
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35 self.raw_lower_train_data = ft.read(f_lower_train_data)
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36 self.raw_lower_train_labels = ft.read(f_lower_train_labels)
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37 #self.raw_upper_train_data = ft.read(f_upper_train_data)
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38 #self.raw_upper_train_labels = ft.read(f_upper_train_labels)
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40 f_digits_train_data.close()
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41 f_digits_train_labels.close()
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42 f_digits_test_data.close()
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43 f_digits_test_labels.close()
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45 f_lower_train_data.close()
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46 f_lower_train_labels.close()
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47 #f_upper_train_data.close()
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48 #f_upper_train_labels.close()
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50 def set_batches(self, start_ratio = -1, end_ratio = -1, batch_size = 20, verbose = False):
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51 self.batch_size = batch_size
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52
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53 digits_train_size = len(self.raw_digits_train_labels)
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54 digits_test_size = len(self.raw_digits_test_labels)
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56 lower_train_size = len(self.raw_lower_train_labels)
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57 #upper_train_size = len(self.raw_upper_train_labels)
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58
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59 if verbose == True:
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60 print 'digits_train_size = %d' %digits_train_size
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61 print 'digits_test_size = %d' %digits_test_size
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diff changeset
62 print 'lower_train_size = %d' %lower_train_size
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parents:
diff changeset
63 #print 'upper_train_size = %d' %upper_train_size
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64
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65 # define main and other datasets
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66 raw_main_train_data = self.raw_digits_train_data
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67 raw_other_train_data = self.raw_lower_train_labels
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68 raw_test_data = self.raw_digits_test_labels
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70 raw_main_train_labels = self.raw_digits_train_labels
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71 raw_other_train_labels = self.raw_lower_train_labels
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72 raw_test_labels = self.raw_digits_test_labels
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74 main_train_size = len(raw_main_train_data)
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75 other_train_size = len(raw_other_train_data)
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parents:
diff changeset
76 test_size = len(raw_test_data)
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parents:
diff changeset
77 test_size = int(test_size/batch_size)
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parents:
diff changeset
78 test_size *= batch_size
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parents:
diff changeset
79 validation_size = test_size
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parents:
diff changeset
80
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81 # default ratio is actual ratio
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parents:
diff changeset
82 if start_ratio == -1:
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parents:
diff changeset
83 self.start_ratio = float(main_train_size) / float(main_train_size + other_train_size)
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parents:
diff changeset
84 else:
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parents:
diff changeset
85 self.start_ratio = start_ratio
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parents:
diff changeset
86
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
87 if start_ratio == -1:
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parents:
diff changeset
88 self.end_ratio = float(main_train_size) / float(main_train_size + other_train_size)
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parents:
diff changeset
89 else:
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parents:
diff changeset
90 self.end_ratio = end_ratio
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parents:
diff changeset
91
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
92 if verbose == True:
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93 print 'start_ratio = %f' %self.start_ratio
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parents:
diff changeset
94 print 'end_ratio = %f' %self.end_ratio
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parents:
diff changeset
95
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parents:
diff changeset
96 i_main = 0
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parents:
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97 i_other = 0
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parents:
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98 i_batch = 0
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parents:
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99
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diff changeset
100 # compute the number of batches given start and end ratios
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parents:
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101 n_main_batch = (main_train_size - batch_size * (self.end_ratio - self.start_ratio) / 2 ) / (batch_size * (self.start_ratio + (self.end_ratio - self.start_ratio) / 2))
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parents:
diff changeset
102 n_other_batch = (other_train_size - batch_size * (self.end_ratio - self.start_ratio) / 2 ) / (batch_size - batch_size * (self.start_ratio + (self.end_ratio - self.start_ratio) / 2))
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parents:
diff changeset
103 n_batches = min([n_main_batch, n_other_batch])
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104
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
105 # train batches
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106 self.train_batches = []
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diff changeset
107
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
108 # as long as we have data left in main and other, we create batches
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parents:
diff changeset
109 while i_main < main_train_size - batch_size - test_size and i_other < other_train_size - batch_size:
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diff changeset
110
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parents:
diff changeset
111 ratio = self.start_ratio + i_batch * (self.end_ratio - self.start_ratio) / n_batches
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diff changeset
112 batch_data = []
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diff changeset
113 batch_labels = []
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diff changeset
114
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
115 for i in xrange(0, self.batch_size): # randomly choose between main and other, given the current ratio
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
116 rnd = random.randint(0, 100)
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
117
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
118 if rnd < 100 * ratio:
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
119 batch_data = batch_data + \
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
120 [raw_main_train_data[i_main]]
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parents:
diff changeset
121 batch_labels = batch_labels + \
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
122 [raw_main_train_labels[i_main]]
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parents:
diff changeset
123 i_main += 1
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parents:
diff changeset
124 else:
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parents:
diff changeset
125 batch_data = batch_data + \
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
126 [raw_other_train_data[i_other]]
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parents:
diff changeset
127 batch_labels = batch_labels + \
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
128 [raw_other_train_labels[i_other]]
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
129 i_other += 1
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
130
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
131 self.train_batches = self.train_batches + \
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
132 [(batch_data,batch_labels)]
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
133 i_batch += 1
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
134
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
135 offset = i_main
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
136
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
137 if verbose == True:
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parents:
diff changeset
138 print 'n_main = %d' %i_main
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
139 print 'n_other = %d' %i_other
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
140 print 'nb_train_batches = %d / %d' %(i_batch,n_batches)
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
141 print 'offset = %d' %offset
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
142
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
143 # test batches
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parents:
diff changeset
144 self.test_batches = []
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parents:
diff changeset
145 for i in xrange(0, test_size, batch_size):
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Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
146 self.test_batches = self.test_batches + \
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
147 [(raw_test_data[i:i+batch_size], raw_test_labels[i:i+batch_size])]
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parents:
diff changeset
148
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
149 # validation batches
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parents:
diff changeset
150 self.validation_batches = []
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parents:
diff changeset
151 for i in xrange(0, test_size, batch_size):
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
152 self.validation_batches = self.validation_batches + \
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
153 [(raw_main_train_data[offset+i:offset+i+batch_size], raw_main_train_labels[offset+i:offset+i+batch_size])]
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
154
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
155 def get_train_batches(self):
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diff changeset
156 return self.train_batches
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parents:
diff changeset
157
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
158 def get_test_batches(self):
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
159 return self.test_batches
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
160
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
161 def get_validation_batches(self):
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
162 return self.validation_batches
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
163
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
164 def test_set_batches(self, intervall = 1000):
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
165 for i in xrange(0, len(self.train_batches) - self.batch_size, intervall):
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
166 n_main = 0
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
167
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
168 for j in xrange(0, self.batch_size):
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
169 if self.train_batches[i][1][j] < 10:
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parents:
diff changeset
170 n_main +=1
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parents:
diff changeset
171 print 'ratio batch %d : %f' %(i,float(n_main) / float(self.batch_size))
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
172
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
173 if __name__ == '__main__':
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
174 batches = Batches()
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
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parents:
diff changeset
175 batches.set_batches(0.5,1, 20, True)
f6d9b6b89c2a ajouté : module de préparation de batches en fonction d'un ratio de classes
Guillaume Sicard <guitch21@gmail.com>
parents:
diff changeset
176 batches.test_set_batches()