best_model.pkl

ccopy_reg
_reconstructor
p1
(c__main__
LogisticRegression
p2
c__builtin__
object
p3
NtRp4
(dp5
S'b'
g1
(ctheano.sandbox.cuda.var
CudaNdarraySharedVariable
p6
g3
NtRp7
(dp8
S'index'
p9
NsS'container'
p10
g1
(ctheano.gof.link
Container
p11
g3
NtRp12
(dp13
S'name'
p14
S'b'
sS'storage'
p15
(lp16
ctheano.sandbox.cuda.type
CudaNdarray_unpickler
p17
(cnumpy.core.multiarray
_reconstruct
p18
(cnumpy
ndarray
p19
(I0
tS'b'
tRp20
(I1
(I10
tcnumpy
dtype
p21
(S'f4'
I0
I1
tRp22
(I3
S'<'
NNNI-1
I-1
I0
tbI00
S'\xc1~\xeb\xbeCa\xd0>b\x0f\x0c>\xf3\xfe\x9d\xbe\x18>\xf4<-\xc6\xc7?I\xf6\x0e\xbe\\\xd3C?6\x85\xd6\xbf3^\xa1\xbe'
tbtRp23
asS'strict'
p24
I00
sS'readonly'
p25
I00
sS'type'
p26
g1
(ctheano.sandbox.cuda.type
CudaNdarrayType
p27
g3
NtRp28
(dp29
S'broadcastable'
p30
(I00
tp31
sg14
NsbsS'allow_downcast'
p32
Nsbsg14
S'b'
sS'auto_name'
p33
S'auto_10951'
p34
sS'tag'
p35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p36
(dp37
S'trace'
p38
(lp39
(lp40
(S'/usr/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/magic.py'
p41
I193
S'<lambda>'
p42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp43
a(S'/usr/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/magics/execution.py'
p44
I738
S'run'
p45
S'run()'
tp46
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp47
a(S'/usr/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py'
p48
I2637
S'safe_execfile'
p49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp50
a(S'/usr/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/utils/py3compat.py'
p51
I217
S'execfile'
p52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp53
a(S'/shared/homes/sguan/Coding_Projects/CS242_project_generative_neura_network/FF_2L.py'
p54
I444
S'<module>'
p55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp56
a(S'/shared/homes/sguan/Coding_Projects/CS242_project_generative_neura_network/FF_2L.py'
p57
I272
S'sgd_optimization_mnist'
p58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp59
a(S'/shared/homes/sguan/Coding_Projects/CS242_project_generative_neura_network/FF_2L.py'
p60
I63
S'__init__'
p61
S'borrow=True'
tp62
aasbsS'get_value_return_ndarray'
p63
I01
sS'owner'
p64
Nsg26
g28
sbsS'y_pred'
p65
g1
(ctheano.tensor.var
TensorVariable
p66
g3
NtRp67
(dp68
g33
S'auto_10963'
p69
sg9
I1
sg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p70
(dp71
g38
(lp72
(lp73
(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp74
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp75
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp76
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp77
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp78
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp79
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp80
a(g60
I78
g61
S'self.y_pred = T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)'
tp81
aasbsg14
S'argmax'
p82
sg64
g1
(ctheano.gof.graph
Apply
p83
g3
NtRp84
(dp85
S'inputs'
p86
(lp87
g1
(g66
g3
NtRp88
(dp89
g33
S'auto_10960'
p90
sg9
I0
sg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p91
(dp92
g38
(lp93
(lp94
(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp95
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp96
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp97
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp98
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp99
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp100
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp101
a(g60
I74
g61
S'self.p_y_given_x = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)'
tp102
aasbsg14
Nsg64
g1
(g83
g3
NtRp103
(dp104
g86
(lp105
g1
(g66
g3
NtRp106
(dp107
g33
S'auto_10959'
p108
sg9
I0
sg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p109
(dp110
g38
(lp111
(lp112
(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp113
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp114
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp115
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp116
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp117
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp118
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp119
a(g60
I74
g61
S'self.p_y_given_x = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)'
tp120
aasbsg14
Nsg64
g1
(g83
g3
NtRp121
(dp122
g86
(lp123
g1
(g66
g3
NtRp124
(dp125
g33
S'auto_10953'
p126
sg9
I0
sg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p127
(dp128
g38
(lp129
(lp130
(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp131
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp132
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp133
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp134
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp135
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp136
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp137
a(g60
I74
g61
S'self.p_y_given_x = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)'
tp138
aasbsg14
Nsg64
g1
(g83
g3
NtRp139
(dp140
g86
(lp141
g1
(g66
g3
NtRp142
(dp143
g33
S'auto_10948'
p144
sg9
Nsg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p145
(dp146
g38
(lp147
(lp148
(S'<string>'
p149
I2
g45
Ntp150
a(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp151
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp152
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp153
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp154
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp155
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp156
a(g57
I267
g58
S"x = T.matrix('x')  # data, presented as rasterized images"
tp157
aasbsg14
S'x'
sg64
Nsg26
g1
(ctheano.tensor.type
TensorType
p158
g3
NtRp159
(dp160
g30
(I00
I00
tp161
sS'dtype'
p162
S'float32'
p163
sS'numpy_dtype'
p164
g22
sS'sparse_grad'
p165
I00
sg14
Nsbsbag1
(g66
g3
NtRp166
(dp167
g33
S'auto_10952'
p168
sg9
I0
sg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p169
(dp170
g38
(lp171
(lp172
(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp173
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp174
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp175
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp176
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp177
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp178
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp179
a(g60
I74
g61
S'self.p_y_given_x = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)'
tp180
aasbsg14
Nsg64
g1
(g83
g3
NtRp181
(dp182
g86
(lp183
g1
(g6
g3
NtRp184
(dp185
g9
Nsg10
g1
(g11
g3
NtRp186
(dp187
g14
S'W'
sg15
(lp188
g17
(g18
(g19
(I0
tS'b'
tRp189
(I1
(I784
I10
tg22
I00
S'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xabY\xb3\xb6\t5\xf7\xb6\xab\xb6m\xb9\x90m\x01\xb8\x0b\x00#\xbb\xce\xce8\xb8\xe6cM;\x8f\x8d\x14\xb7\xb7\xb1n\xb8\x1a\xd7\x8b\xb9\xcd\xa5\xc4\xb7\xb5J\xbe\xb7\x053b\xb9\x96f\xa0\xb8\xf2\xa9\xb6\xbb\xf74\xd3\xb8Q\x82\xde;>D\xf9\xb7&\xf5\x11\xb9\xb9c\x1f\xbap\'[\xb7\x05\xac\xf4\xb6\x93\xc1\xa39\x87x&\xb7\xf3\xcd\x15\xb9 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(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp256
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp257
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp258
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp259
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp260
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp261
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp262
a(g60
I74
g61
S'self.p_y_given_x = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)'
tp263
aasbsg14
Nsg64
g1
(g83
g3
NtRp264
(dp265
g86
(lp266
g7
asg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p267
(dp268
bsg209
(lp269
g249
asg211
g1
(g212
g3
NtRp270
(dp271
g215
g216
sbsbsg26
g1
(g158
g3
NtRp272
(dp273
g30
(I00
tp274
sg162
g220
sg164
g22
sg165
I00
sg14
Nsbsbasg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p275
(dp276
bsg209
(lp277
g231
asg211
g1
(ctheano.tensor.elemwise
DimShuffle
p278
g3
NtRp279
(dp280
S'drop'
p281
(lp282
sS'shuffle'
p283
(lp284
I0
asS'augment'
p285
(lp286
I0
asS'input_broadcastable'
p287
g274
sS'inplace'
p288
I00
sS'new_order'
p289
(S'x'
I0
tp290
sg215
g216
sbsbsg26
g1
(g158
g3
NtRp291
(dp292
g30
(I01
I00
tp293
sg162
g220
sg164
g22
sg165
I00
sg14
Nsbsbasg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p294
(dp295
bsg209
(lp296
g106
asg211
g1
(ctheano.tensor.elemwise
Elemwise
p297
g3
NtRp298
(dp299
S'__module__'
p300
S'tensor'
p301
sS'scalar_op'
p302
g1
(ctheano.scalar.basic
Add
p303
g3
NtRp304
(dp305
S'output_types_preference'
p306
ctheano.scalar.basic
upcast_out
p307
sg215
g216
sg14
S'add'
p308
sbsg14
S'Elemwise{add,no_inplace}'
p309
sg215
g216
sS'destroy_map'
p310
(dp311
sS'nfunc_spec'
p312
(S'add'
I2
I1
tp313
sS'inplace_pattern'
p314
(dp315
sS'openmp'
p316
I00
sS'__doc__'
p317
S"elementwise addition\n\n    Generalizes a scalar op to tensors.\n\n    All the inputs must have the same number of dimensions. When the\n    Op is performed, for each dimension, each input's size for that\n    dimension must be the same. As a special case, it can also be 1\n    but only if the input's broadcastable flag is True for that\n    dimension. In that case, the tensor is (virtually) replicated\n    along that dimension to match the size of the others.\n\n    The dtypes of the outputs mirror those of the scalar Op that is\n    being generalized to tensors. In particular, if the calculations\n    for an output are done inplace on an input, the output type must\n    be the same as the corresponding input type (see the doc of\n    scalar.ScalarOp to get help about controlling the output type)\n\n    Parameters\n    ----------\n    scalar_op\n        An instance of a subclass of scalar.ScalarOp which works uniquely\n        on scalars.\n    inplace_pattern\n        A dictionary that maps the index of an output to the\n        index of an input so the output is calculated inplace using\n        the input's storage. (Just like destroymap, but without the lists.)\n    nfunc_spec\n        Either None or a tuple of three elements,\n        (nfunc_name, nin, nout) such that getattr(numpy, nfunc_name)\n        implements this operation, takes nin inputs and nout outputs.\n        Note that nin cannot always be inferred from the scalar op's\n        own nin field because that value is sometimes 0 (meaning a\n        variable number of inputs), whereas the numpy function may\n        not have varargs.\n\n    Examples\n    --------\n    Elemwise(add) # represents + on tensors (x + y)\n    Elemwise(add, {0 : 0}) # represents the += operation (x += y)\n    Elemwise(add, {0 : 1}) # represents += on the second argument (y += x)\n    Elemwise(mul)(rand(10, 5), rand(1, 5)) # the second input is completed\n    # along the first dimension to match the first input\n    Elemwise(true_div)(rand(10, 5), rand(10, 1)) # same but along the\n    # second dimension\n    Elemwise(int_div)(rand(1, 5), rand(10, 1)) # the output has size (10, 5)\n    Elemwise(log)(rand(3, 4, 5))\n\n    "
p318
sbsbsg26
g1
(g158
g3
NtRp319
(dp320
g30
(I00
I00
tp321
sg162
g220
sg164
g22
sg165
I00
sg14
Nsbsbasg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p322
(dp323
bsg209
(lp324
g88
asg211
g1
(ctheano.tensor.nnet.nnet
Softmax
p325
g3
NtRp326
(dp327
g215
g216
sbsbsg26
g319
sbag1
(ctheano.tensor.var
TensorConstant
p328
g3
NtRp329
(dp330
g33
S'auto_278'
p331
sg9
Nsg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p332
(dp333
S'unique_value'
p334
cnumpy.core.multiarray
scalar
p335
(g21
(S'i8'
I0
I1
tRp336
(I3
S'<'
NNNI-1
I-1
I0
tbS'\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
tRp337
sbsg14
NsS'cached'
p338
I01
sg26
g1
(g158
g3
NtRp339
(dp340
g30
(I01
tp341
sg162
S'int64'
p342
sg164
g336
sg165
I00
sg14
NsbsS'data'
p343
g18
(g19
(I0
tS'b'
tRp344
(I1
(I1
tg336
I00
S'\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
tbsbasg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p345
(dp346
bsg209
(lp347
g1
(g66
g3
NtRp348
(dp349
g33
S'auto_10962'
p350
sg9
I0
sg35
(itheano.gof.utils
scratchpad
p351
(dp352
g38
(lp353
(lp354
(g41
I193
g42
S'call = lambda f, *a, **k: f(*a, **k)'
tp355
a(g44
I738
g45
S'run()'
tp356
a(g44
I724
g45
S'exit_ignore=exit_ignore)'
tp357
a(g48
I2637
g49
S"self.compile if kw['shell_futures'] else None)"
tp358
a(g51
I217
g52
S'builtin_mod.execfile(filename, *where)'
tp359
a(g54
I444
g55
S"sgd_optimization_mnist(dataset='./DeepLearningTutorials/data/mnist.pkl.gz')"
tp360
a(g57
I272
g58
S'classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)'
tp361
a(g60
I78
g61
S'self.y_pred = T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)'
tp362
aasbsg14
S'max'
p363
sg64
g84
sg26
g1
(g158
g3
NtRp364
(dp365
g30
(I00
tp366
sg162
g220
sg164
g22
sg165
I00
sg14
Nsbsbag67
asg211
g1
(ctheano.tensor.basic
MaxAndArgmax
p367
g3
NtRp368
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sbsbsg26
g1
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g30
(I00
tp372
sg162
S'int64'
p373
sg164
g336
sg165
I00
sg14
NsbsbsS'params'
p374
(lp375
g184
ag7
asS'W'
g184
sS'input'
p376
g142
sS'p_y_given_x'
p377
g88
sb.