view datasets/nist.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 e3de934a98b6
children
line wrap: on
line source

__all__ = ['nist_digits', 'nist_lower', 'nist_upper', 'nist_all']

from ftfile import FTDataSet

PATH = '/data/lisa/data/nist/by_class/'

nist_digits = FTDataSet(train_data = [PATH+'digits/digits_train_data.ft'],
                        train_lbl = [PATH+'digits/digits_train_labels.ft'],
                        test_data = [PATH+'digits/digits_test_data.ft'],
                        test_lbl = [PATH+'digits/digits_test_labels.ft'])
nist_lower = FTDataSet(train_data = [PATH+'lower/lower_train_data.ft'],
                        train_lbl = [PATH+'lower/lower_train_labels.ft'],
                        test_data = [PATH+'lower/lower_test_data.ft'],
                        test_lbl = [PATH+'lower/lower_test_labels.ft'])
nist_upper = FTDataSet(train_data = [PATH+'upper/upper_train_data.ft'],
                        train_lbl = [PATH+'upper/upper_train_labels.ft'],
                        test_data = [PATH+'upper/upper_test_data.ft'],
                        test_lbl = [PATH+'upper/upper_test_labels.ft'])
nist_all = FTDataSet(train_data = [PATH+'all/all_train_data.ft'],
                        train_lbl = [PATH+'all/all_train_labels.ft'],
                        test_data = [PATH+'all/all_test_data.ft'],
                        test_lbl = [PATH+'all/all_test_labels.ft'])