diff --git a/logs/main_unit_test.log b/logs/main_unit_test.log index 27f46a93fba1731443ad0ff79f633e329fcb21e1..b1a1cf012abbfb66418dfe32cdd53ffdd8c03251 100644 --- a/logs/main_unit_test.log +++ b/logs/main_unit_test.log @@ -2286,3 +2286,56 @@ INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx INFO:root: - The train fold has 541835 samples INFO:root: - The valid fold has 135325 samples +INFO:root:= Dataloaders +INFO:root: - Dataset creation +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Generating the index +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root: - Loaded a dataset with 677160 samples +INFO:root: - Splitting the data in training and validation sets +INFO:root:Generating the subset files from 677160 samples +INFO:root: - Subset dataset +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root: - The train fold has 541863 samples +INFO:root: - The valid fold has 135297 samples +����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������INFO:root:Building the dataloader +INFO:root:= Dataloaders +INFO:root: - Dataset creation +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 365 time points +INFO:root:Generating the index +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2017-testing.nc.bin_index.idx +INFO:root:I loaded 112860 values in the test set +INFO:root:= Filling in the submission file +INFO:root:= Dataloaders +INFO:root: - Dataset creation +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Generating the index +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root: - Loaded a dataset with 677160 samples +INFO:root: - Splitting the data in training and validation sets +INFO:root:Generating the subset files from 677160 samples +INFO:root: - Subset dataset +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root: - The train fold has 541665 samples +INFO:root: - The valid fold has 135495 samples +INFO:root:= Dataloaders +INFO:root: - Dataset creation +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Generating the index +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root: - Loaded a dataset with 677160 samples +INFO:root: - Splitting the data in training and validation sets +INFO:root:Generating the subset files from 677160 samples +INFO:root: - Subset dataset +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root:The loaded dataset contains 25 latitudes, 37 longitudes, 28 depths and 2222 time points +INFO:root:Loading the index from sub_2CMEMS-MEDSEA-2010-2016-training.nc.bin_index.idx +INFO:root: - The train fold has 541585 samples +INFO:root: - The valid fold has 135575 samples diff --git a/model.py b/model.py index 5795a9bef463606423d91ab357c4259cce9c8827..58bb42c9b2a78e93619957a05a2f04d6e6f0485c 100644 --- a/model.py +++ b/model.py @@ -120,14 +120,14 @@ class CNN1D(torch.nn.Module): def __init__(self, cfg, num_inputs): super(CNN1D, self).__init__() self.model = torch.nn.Sequential( - *conv_block(num_inputs, 5, 0.01), - *conv_block(32, 6, 0.1), - *conv_block(64,7,0.01) + *conv_block(num_inputs, 6, 0.01), + *conv_block(64, 7, 0.01), + *conv_block(128,8,0.01) ) self.avg_pool = torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc = nn.Sequential( - nn.Linear(128, 32), + nn.Linear(256, 32), nn.ReLU(), nn.Linear(32,cfg["Dataset"]["num_days"]) ) @@ -148,12 +148,12 @@ class CNN1D(torch.nn.Module): def conv_block(in_channels, power, dropout_p): return [ torch.nn.Conv1d(in_channels, 2**power, 16), - torch.nn.BatchNorm1d(2**power), - torch.nn.ReLU(), - torch.nn.Dropout(p=dropout_p), - #torch.nn.Conv1d(2**power, 2**power, 8), #torch.nn.BatchNorm1d(2**power), - #torch.nn.ReLU(), + torch.nn.LeakyReLU(), + torch.nn.Dropout(p=dropout_p), + torch.nn.Conv1d(2**power, 2**power, 8), + torch.nn.BatchNorm1d(2**power), + torch.nn.LeakyReLU(), #torch.nn.Dropout(p=dropout_p), torch.nn.MaxPool1d(2, stride = 1) ] diff --git a/optimizers.py b/optimizers.py index f3ca7900465cc3f662f6af7c98c8d80f00f4dbeb..a696044fba31703f1f29f81818419f944f86edcf 100644 --- a/optimizers.py +++ b/optimizers.py @@ -1,5 +1,5 @@ import torch.optim def optimizer(cfg, model): - result = {"Adam" : torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = 1e-2)} + result = {"Adam" : torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = 1e-3)} return result[cfg["Optimizer"]] diff --git a/train_indices.subset b/train_indices.subset index 4308015c593bc75d7e610a92746786e5974e4504..82ff06c8175de13333850a1293f875a45886aa20 100644 Binary files a/train_indices.subset and b/train_indices.subset differ diff --git a/valid_indices.subset b/valid_indices.subset index 1b116a4811420d5fb9bcad210da82dab22626a0f..2879dd700471194d299571d05e917450856b3b49 100644 Binary files a/valid_indices.subset and b/valid_indices.subset differ