Open AI Training Station for Keras
Project description
Open AI Training Station
Install
https://pypi.python.org/pypi/OpenATS
pip install OpenATS
ルール
r1. 1 Stationに 1 Dataset
r2. 1 Stationに n Model
r3. 1 Stationに n Setting
つまり、1StationにつきNxNパターンの学習を実施する.
Usage
Init 初期ディレクトリツリーを作成する openATS init
Create Dataset データセットを作り直す openATS makeDataset
Run あるモデルと設定ファイルの組みで学習を開始する openATS run -m model001.py -s 01-setting.conf
Run All モデル数x設定ファイルパターンの学習を開始する openATS runAll
Test 少ないサンプルとエポック数で、正常に学習可能かテストする openATS run --test -m model001.py -s 01-settings.conf openATS runALL --test
Feature
テストモード : epoch1, datasize100, batch_size10, 計算ができるか実行する機能.
モデル保存 :
(1)**BestAcc-Model** : 最大Acc時の重みを保存.
(2)**LastAcc-Model** : 最終Accを保存
Version1.x
Datasource : 信号データのみ対応
Dataset : mspec、mfccに対応
Model.py : Modelファイルはpyファイルのみ対応
Setting.conf : .confのみ対応
Version2.x
Datasource : 画像データの入力に対応
Model.json : Modelファイルのjsonインポートに対応
Setting.conf : json対応
HTTP Access : 指定したWebサーバーにログを送信する機能
dataset.conf
[Datasource]
datasource_dirfullpath = /home/ubuntu/datasource/mp3/
allow_subdirs = True
datasource_ext = mp3
[Dataset]
max_duration_ms = 3000 # max duration. Zero padding if shorter.
error_if_shorter = True # error_if_shorter_than_max_duration
pipeline = "mspec" # "mfcc", "mspec"
nfft = 4096
nmel = 128
setting.conf
[model] optimizer = "adam" # Keras opt. sgd,rmsprop,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam # loss = "categorical_crossentropy" # binary_crossentropy metrics = 'accutuary' [train] epoch = 2 batch_size = 32 sample_size = 500
基本ディレクトリ構成
initコマンドでコマンドを実行したディレクトリに初期構成を展開
$ openATS init Create default directory tree .. .gitignore Stationfile /dataset/ dataset.conf /train/ /test/ /models/ 001_cnn_4layer_a0.py 002_cnn_4layer_a0.py /settings/ base-setting.conf argmentation.conf non-argumentation.conf /results/ /001_cnn_4layer_a0-_sample-settings/ /tflogs/ training.csv validate.csv classification_report.csv acc_vs_epoch.json loss_vs_epoch.jon model.png model-bestepoch-200.model model-lastepoch-1200.model acc_vs_epoch.png loss_vs_epoch.png
.gitignore
*.pyc __pycache__/ dataset/
Resultディレクトリ
結果ファイルの格納方法 解析中にはテンポラリディレクトリに結果ファイルを保存する。解析が完了後Resultディレクトリに移動
Project details
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Source Distribution
Built Distribution
Hashes for OpenATS-0.1.dev0-py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | cb36ce554d7c4ffddffbce68b5ef1af03b0a90743896d1af10f8a8431ecc8f7a |
|
MD5 | 2bad3efd4348df5d55eeb0d9c7ae3c62 |
|
BLAKE2b-256 | 1b1f88a4a6a530726b15dd7c212be8df61459a457793413afcf957ab5eef16e9 |