view code_tutoriel/test.py @ 186:d364a130b221

Ajout du code de base pour scalar_series. Modifications à stacked_dae: réglé un problème avec les input_divider (empêchait une optimisation), et ajouté utilisation des séries. Si j'avais pas déjà commité, aussi, j'ai enlevé l'histoire de réutilisation du pretraining: c'était compliqué (error prone) et ça créait des jobs beaucoup trop longues.
author fsavard
date Mon, 01 Mar 2010 11:45:25 -0500
parents 4bc5eeec6394
children
line wrap: on
line source

#import convolutional_mlp, dbn, logistic_cg, logistic_sgd, mlp, rbm, SdA_loops, SdA
import convolutional_mlp, logistic_cg, logistic_sgd, mlp, SdA
from nose.plugins.skip import SkipTest
#TODO: dbn, rbm, SdA, SdA_loops, convolutional_mlp
def test_logistic_sgd():
    logistic_sgd.sgd_optimization_mnist(n_epochs=10)
def test_logistic_cg():
    logistic_cg.cg_optimization_mnist(n_epochs=10)
def test_mlp():
    mlp.test_mlp(n_epochs=5)
def test_convolutional_mlp():
    convolutional_mlp.evaluate_lenet5(n_epochs=5,nkerns=[5,5])
def test_dbn():
    raise SkipTest('Implementation not finished')
def test_rbm():
    raise SkipTest('Implementation not finished')
def test_SdA():
    SdA.test_SdA(pretraining_epochs = 2, training_epochs = 3)