# HG changeset patch
# User SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
# Date 1268923982 14400
# Node ID f14fb56b3f8d3455a2a6eafcbeb4e05e5a5d0d9e
# Parent  a0264184684e20dc0f479040a22639b9eda2c4e7
ajout de fonctionnalitees pour deux testsets. Changements afin de pouvoir utiliser la nouvelle version de datasets

diff -r a0264184684e -r f14fb56b3f8d deep/stacked_dae/v_sylvain/nist_sda.py
--- a/deep/stacked_dae/v_sylvain/nist_sda.py	Thu Mar 18 10:52:22 2010 -0400
+++ b/deep/stacked_dae/v_sylvain/nist_sda.py	Thu Mar 18 10:53:02 2010 -0400
@@ -60,7 +60,7 @@
 
     print "Creating optimizer with state, ", state
 
-    optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all, 
+    optimizer = SdaSgdOptimizer(dataset=datasets.nist_all(), 
                                     hyperparameters=state, \
                                     n_ins=n_ins, n_outs=n_outs,\
                                     examples_per_epoch=examples_per_epoch, \
@@ -68,7 +68,7 @@
                                     max_minibatches=rtt)
 
     parameters=[]
-    optimizer.pretrain(datasets.nist_all)
+    optimizer.pretrain(datasets.nist_P07())
     channel.save()
     
     #Set some of the parameters used for the finetuning
@@ -92,31 +92,31 @@
     if finetune_choice==0:
         print('\n\n\tfinetune avec nist\n\n')
         optimizer.reload_parameters()
-        optimizer.finetune(datasets.nist_all,max_finetune_epoch_NIST)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1)
     if finetune_choice==1:
         print('\n\n\tfinetune avec P07\n\n')
         optimizer.reload_parameters()
-        optimizer.finetune(datasets.nist_P07,max_finetune_epoch_P07)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_P07(),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=0)
     if finetune_choice==2:
         print('\n\n\tfinetune avec nist suivi de P07\n\n')
         optimizer.reload_parameters()
-        optimizer.finetune(datasets.nist_all,max_finetune_epoch_NIST)
-        optimizer.finetune(datasets.nist_P07,max_finetune_epoch_P07)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_P07(),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=0)
 
     if finetune_choice==-1:
         print('\nSerie de 3 essais de fine-tuning')
         print('\n\n\tfinetune avec nist\n\n')
         optimizer.reload_parameters()
-        optimizer.finetune(datasets.nist_all,max_finetune_epoch_NIST)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1)
         channel.save()
         print('\n\n\tfinetune avec P07\n\n')
         optimizer.reload_parameters()
-        optimizer.finetune(datasets.nist_P07,max_finetune_epoch_P07)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_P07(),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=0)
         channel.save()
         print('\n\n\tfinetune avec nist suivi de P07\n\n')
         optimizer.reload_parameters()
-        optimizer.finetune(datasets.nist_all,max_finetune_epoch_NIST)
-        optimizer.finetune(datasets.nist_P07,max_finetune_epoch_P07)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_all(),datasets.nist_P07(),max_finetune_epoch_NIST,ind_test=1)
+        optimizer.finetune(datasets.nist_P07(),datasets.nist_all(),max_finetune_epoch_P07,ind_test=0)
         channel.save()
     
     channel.save()