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https://files.pythonhosted.org/packages/04/34/87ad6ffb42df9c1fa9c4c906f65813d42ad70d68c66af4ffff048c228cd4/hyperas-0.4.1-py3-none-any.whl\n", "Requirement already satisfied: nbformat in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperas) (5.0.6)\n", "Requirement already satisfied: entrypoints in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperas) (0.3)\n", "Requirement already satisfied: hyperopt in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperas) (0.1.2)\n", "Requirement already satisfied: jupyter in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperas) (1.0.0)\n", "Requirement already satisfied: keras in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperas) (2.3.1)\n", "Requirement already satisfied: nbconvert in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperas) (5.6.1)\n", "Requirement already satisfied: jupyter-core in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbformat->hyperas) (4.6.3)\n", "Requirement already satisfied: jsonschema!=2.5.0,>=2.4 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbformat->hyperas) (2.6.0)\n", "Requirement already satisfied: ipython-genutils in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbformat->hyperas) (0.2.0)\n", "Requirement already satisfied: traitlets>=4.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbformat->hyperas) (4.3.3)\n", "Requirement already satisfied: six in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (1.12.0)\n", "Requirement already satisfied: tqdm in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (4.41.1)\n", "Requirement already satisfied: future in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (0.16.0)\n", "Requirement already satisfied: scipy in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (1.4.1)\n", "Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (1.18.4)\n", "Requirement already satisfied: pymongo in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (3.10.1)\n", "Requirement already satisfied: networkx in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from hyperopt->hyperas) (2.4)\n", "Requirement already satisfied: ipywidgets in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter->hyperas) (7.5.1)\n", "Requirement already satisfied: ipykernel in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter->hyperas) (4.10.1)\n", "Requirement already satisfied: jupyter-console in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter->hyperas) (5.2.0)\n", "Requirement already satisfied: notebook in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter->hyperas) (5.2.2)\n", "Requirement already satisfied: qtconsole in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter->hyperas) (4.7.4)\n", "Requirement already satisfied: h5py in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from keras->hyperas) (2.10.0)\n", "Requirement already satisfied: keras-applications>=1.0.6 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from keras->hyperas) (1.0.8)\n", "Requirement already satisfied: keras-preprocessing>=1.0.5 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from keras->hyperas) (1.1.2)\n", "Requirement already satisfied: pyyaml in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from keras->hyperas) (3.13)\n", "Requirement already satisfied: pandocfilters>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (1.4.2)\n", "Requirement already satisfied: testpath in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (0.4.4)\n", "Requirement already satisfied: pygments in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (2.1.3)\n", "Requirement already satisfied: mistune<2,>=0.8.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (0.8.4)\n", "Requirement already satisfied: bleach in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (3.1.5)\n", "Requirement already satisfied: defusedxml in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (0.6.0)\n", "Requirement already satisfied: jinja2>=2.4 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from nbconvert->hyperas) (2.11.2)\n", "Requirement already satisfied: decorator in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from traitlets>=4.1->nbformat->hyperas) (4.4.2)\n", "Requirement already satisfied: widgetsnbextension~=3.5.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipywidgets->jupyter->hyperas) (3.5.1)\n", "Requirement already satisfied: ipython>=4.0.0; python_version >= \"3.3\" in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipywidgets->jupyter->hyperas) (5.5.0)\n", "Requirement already satisfied: jupyter-client in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipykernel->jupyter->hyperas) (5.3.4)\n", "Requirement already satisfied: tornado>=4.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipykernel->jupyter->hyperas) (4.5.3)\n", "Requirement already satisfied: prompt-toolkit<2.0.0,>=1.0.0 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter-console->jupyter->hyperas) (1.0.18)\n", "Requirement already satisfied: terminado>=0.3.3; sys_platform != \"win32\" in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from notebook->jupyter->hyperas) (0.8.3)\n", "Requirement already satisfied: qtpy in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from qtconsole->jupyter->hyperas) (1.9.0)\n", "Requirement already satisfied: pyzmq>=17.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from qtconsole->jupyter->hyperas) (19.0.1)\n", "Requirement already satisfied: webencodings in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from bleach->nbconvert->hyperas) (0.5.1)\n", "Requirement already satisfied: packaging in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from bleach->nbconvert->hyperas) (20.4)\n", "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jinja2>=2.4->nbconvert->hyperas) (1.1.1)\n", "Requirement already satisfied: pexpect; sys_platform != \"win32\" in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipython>=4.0.0; python_version >= \"3.3\"->ipywidgets->jupyter->hyperas) (4.8.0)\n", "Requirement already satisfied: pickleshare in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipython>=4.0.0; python_version >= \"3.3\"->ipywidgets->jupyter->hyperas) (0.7.5)\n", "Requirement already satisfied: setuptools>=18.5 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipython>=4.0.0; python_version >= \"3.3\"->ipywidgets->jupyter->hyperas) (46.4.0)\n", "Requirement already satisfied: simplegeneric>0.8 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from ipython>=4.0.0; python_version >= \"3.3\"->ipywidgets->jupyter->hyperas) (0.8.1)\n", "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from jupyter-client->ipykernel->jupyter->hyperas) (2.8.1)\n", "Requirement already satisfied: wcwidth in /usr/local/lib/python3.6/dist-packages (from prompt-toolkit<2.0.0,>=1.0.0->jupyter-console->jupyter->hyperas) (0.1.9)\n", "Requirement already satisfied: ptyprocess; os_name != \"nt\" in 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tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping\n", "from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint\n" ], "execution_count": 6, "outputs": [ { "output_type": "stream", "text": [ "Using TensorFlow backend.\n" ], "name": "stderr" } ] }, { "cell_type": "code", "metadata": { "id": "T1vqT7vGSRWG", "colab_type": "code", "colab": {} }, "source": [ "# TO DO\n", "\n", "import numpy as np\n", "def data():\n", " \"\"\"\n", " Data providing function:\n", "\n", " This function is separated from create_model() so that hyperopt\n", " won't reload data for each evaluation run.\n", " \"\"\"\n", " X_train = np.load('/content/drive/My Drive/Machine-Learning-Projects/cs231n-project/notebooks/audio-final/audio-pickle-all-X-openl3-train.pkl', allow_pickle=True)\n", " Y_train = np.load('/content/drive/My Drive/Machine-Learning-Projects/cs231n-project/notebooks/audio-final/audio-pickle-all-Y-openl3-train.pkl' , allow_pickle=True)\n", "\n", " Y_val = np.load('/content/drive/My Drive/Machine-Learning-Projects/cs231n-project/notebooks/audio-final/audio-pickle-all-Y-openl3-val.pkl' , allow_pickle=True)\n", " X_val = np.load('/content/drive/My Drive/Machine-Learning-Projects/cs231n-project/notebooks/audio-final/audio-pickle-all-X-openl3-val.pkl' , allow_pickle=True)\n", " \n", " x_train, y_train, x_test, y_test = X_train , Y_train , X_val , Y_val\n", "\n", " return x_train, y_train, x_test, y_test\n", "\n", "\n", "def create_model(x_train, y_train, x_test, y_test):\n", " \"\"\"\n", " Model providing function:\n", "\n", " Create Keras model with double curly brackets dropped-in as needed.\n", " Return value has to be a valid python dictionary with two customary keys:\n", " - loss: Specify a numeric evaluation metric to be minimized\n", " - status: Just use STATUS_OK and see hyperopt documentation if not feasible\n", " The last one is optional, though recommended, namely:\n", " - model: specify the model just created so that we can later use it again.\n", " \"\"\"\n", "\n", " inputs = keras.Input(shape=[None,6144])\n", "\n", " # CNN Portion\n", " x = tf.keras.layers.Conv1D(64, 2, activation='selu')(inputs) # This does convolves on the time domain. I.e. it is NOT time distributed. \n", " x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)\n", " x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1, padding='valid')(x)\n", " x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)\n", " x = tf.keras.layers.Conv1D(512, 2, activation='selu')(x)\n", " x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)\n", " x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1, padding='valid')(x)\n", " x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)\n", " x = tf.keras.layers.Conv1D(512, 2, activation='selu')(x)\n", " x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x)\n", " x = tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=1, padding='valid')(x)\n", " x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)\n", " \n", " # Recurrent Portion\n", " x = tf.keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(10, return_sequences=True, input_shape=[None, 6144] , dropout=0.2 , activation='selu'))(x)\n", " x = tf.keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(5))(x)\n", " x = tf.keras.layers.Dense(32 , activation='selu')(x)\n", " x = tf.keras.layers.Dropout(0.4)(x) \n", " outputs = tf.keras.layers.Dense(3 , activation='softmax')(x)\n", "\n", " # Define Hyperparams and Compile\n", " lr_schedule = keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(\n", " initial_learning_rate={{uniform(1e-6, 1e-4)}},\n", " decay_steps=10000,\n", " decay_rate=0.9)\n", " model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)\n", " opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)\n", " opt = keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=lr_schedule)\n", " model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=opt , metrics=['accuracy'])\n", "\n", " \n", " result = model.fit(x_train , y_train , epochs=10 , batch_size=32, validation_data=[x_test , y_test]) \n", " #get the highest validation accuracy of the training epochs\n", " validation_acc = np.amax(result.history['val_acc']) \n", " print('Best validation acc of epoch:', validation_acc)\n", " return {'loss': -validation_acc, 'status': STATUS_OK, 'model': model}\n", "\n", "\n" ], "execution_count": 0, "outputs": [] }, { "cell_type": "code", "metadata": { "id": "xtlmcXRooWjP", "colab_type": "code", "outputId": "afb90289-f9be-44e0-8060-aec3aab5b5aa", "colab": { "base_uri": "https://localhost:8080/", "height": 1000 } }, "source": [ "best_run, best_model = optim.minimize(model=create_model,\n", " data=data,\n", " algo=tpe.suggest,\n", " max_evals=5,\n", " trials=Trials() , notebook_name='audio_openl3_hyperparam_tuning')\n", "X_train, Y_train, X_test, Y_test = data()\n", "print(\"Evalutation of best performing model:\")\n", "print(best_model.evaluate(X_test, Y_test))\n", "save_path_final = \"'/content/drive/My Drive/Machine-Learning-Projects/cs231n-project/models/openl3-cnn-lstm-hyperparam-tuning.h5\"\n", "print(\"Best performing model chosen hyper-parameters:\")\n", "print(best_run)" ], "execution_count": 0, "outputs": [ { "output_type": "stream", "text": [ "\u001b[1;30;43mStreaming output truncated to the last 5000 lines.\u001b[0m\n", "2368/2661 [=========================>....]\n", " - 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