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      examples/hed/utils.py

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examples/hed/hed_bridge.py View File

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if character_accuracy >= 0.95 and revisible_ratio >= 0.95:
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examples/hed/hed_example.ipynb View File

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"12/18 09:04:44 - abl - INFO - Checkpoints will be saved to ./weights/model_checkpoint_epoch_10.pth\n",
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"12/18 09:04:44 - abl - INFO - min loss is <abl.learning.basic_nn.BasicNN object at 0x7f6c4f9393d0>\n",
"12/18 09:04:44 - abl - INFO - Loads checkpoint by local backend from path: ./weights/pretrain_weights.pth\n",
"12/18 09:04:44 - abl - INFO - ============== equation_len: 5-6 ================\n",
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"\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)",
"Input \u001b[0;32mIn [13]\u001b[0m, in \u001b[0;36m<cell line: 2>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m 1\u001b[0m bridge\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpretrain(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m./weights\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n\u001b[0;32m----> 2\u001b[0m \u001b[43mbridge\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mtrain\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mtrain_data\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mval_data\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
"File \u001b[0;32m~/ABL-Package/examples/hed/hed_bridge.py:217\u001b[0m, in \u001b[0;36mHEDBridge.train\u001b[0;34m(self, train_data, val_data, segment_size, min_len, max_len)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 215\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mabduce_pseudo_label(sub_data_examples)\n\u001b[1;32m 216\u001b[0m filtered_sub_data_examples \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfilter_empty(sub_data_examples)\n\u001b[0;32m--> 217\u001b[0m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpseudo_label_to_idx(filtered_sub_data_examples)\n\u001b[1;32m 218\u001b[0m loss \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmodel\u001b[38;5;241m.\u001b[39mtrain(filtered_sub_data_examples)\n\u001b[1;32m 220\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mcheck_training_impact(filtered_sub_data_examples, sub_data_examples):\n",
"\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: unsupported format string passed to BasicNN.__format__"
]
}
],
"outputs": [],
"source": [
"bridge.pretrain(\"./weights\")\n",
"bridge.train(train_data, val_data)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": []
}
],
"metadata": {
@@ -464,7 +293,7 @@
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.13"
"version": "3.8.18"
},
"orig_nbformat": 4,
"vscode": {


+ 2
- 0
examples/hed/utils.py View File

@@ -32,6 +32,8 @@ def gen_mappings(chars, symbs):
# returned mappings
perms = permutations(symbs)
for p in perms:
if p.index(1) < p.index(0):
continue
mappings.append(dict(zip(chars, list(p))))
return mappings



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