run.sh

   1 #!/bin/bash
   2
   3 # dyncnn is a deep-learning algorithm for the prediction of
   4 # interacting object dynamics
   5 #
   6 # Copyright (c) 2016 Idiap Research Institute, http://www.idiap.ch/
   7 # Written by Francois Fleuret <francois.fleuret@idiap.ch>
   8 #
   9 # This file is part of dyncnn.
  10 #
  11 # dyncnn is free software: you can redistribute it and/or modify it
  12 # under the terms of the GNU General Public License version 3 as
  13 # published by the Free Software Foundation.
  14 #
  15 # dyncnn is distributed in the hope that it will be useful, but
  16 # WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  17 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  18 # General Public License for more details.
  19 #
  20 # You should have received a copy of the GNU General Public License
  21 # along with dyncnn.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  22
  23 # This script creates the synthetic data-set for shape collision
  24
  25 set -e
  26 set -o pipefail
  27
  28 [[ "${TORCH_NB_THREADS}" ]] || echo "You can set \$TORCH_NB_THREADS to the proper value (default 1)."
  29 [[ "${TORCH_USE_GPU}" ]] || echo "You can set \$TORCH_USE_GPU to 'yes' or 'no' (default 'no')."
  30
  31 [[ "${DYNCNN_DATA_DIR}" ]] || DYNCNN_DATA_DIR="./data/10p-mg"
  32 [[ "${DYNCNN_RUNDIR}" ]] || DYNCNN_RUNDIR="./results"
  33
  34 NB_EPOCHS=2000
  35
  36 if [[ ! -d "${DYNCNN_DATA_DIR}" ]]; then
  37     # Creating the data-base
  38     make -j -k
  39     mkdir -p "${DYNCNN_DATA_DIR}"
  40     # 17 frames every 16 is two frames: t+0 and t+16
  41     ./flatland 40000 \
  42                --nb_shapes 10 \
  43                --random_grasp --every_nth 16 --nb_frames 17 \
  44                --dir "${DYNCNN_DATA_DIR}"
  45 fi
  46
  47 # Train the model (2000 epochs takes 30h on a GTX 1080 with cuda 8.0,
  48 # cudnn 5.1, and recent torch)
  49
  50 if [[ -f "$(printf "%s/model_%04d.t7" "${DYNCNN_RUNDIR}" ${NB_EPOCHS})" ]]; then
  51     echo "Found the model already trained through ${NB_EPOCHS} epochs."
  52 else
  53     ./dyncnn.lua -nbEpochs ${NB_EPOCHS} -rundir "${DYNCNN_RUNDIR}"
  54 fi
  55
  56 # Create the images of internal activations using the current.t7 in
  57 # the rundir
  58
  59     cat <<EOF
  60 ***************************************************************************
  61                Creates the images of internal activations
  62 ***************************************************************************
  63 EOF
  64
  65 ./dyncnn.lua -rundir "${DYNCNN_RUNDIR}" -noLog -exampleInternals 3,7
  66
  67 ######################################################################
  68 # Plot the loss curves if gnuplot is here
  69
  70 if [[ $(which gnuplot) ]]; then
  71     cat <<EOF
  72 ***************************************************************************
  73                          Plots the loss curves
  74 ***************************************************************************
  75 EOF
  76
  77     TERMINAL="pdfcairo color transparent enhanced font \"Times,14\""
  78     EXTENSION="pdf"
  79
  80     gnuplot <<EOF
  81 set terminal ${TERMINAL}
  82 set output "${DYNCNN_RUNDIR}/losses.${EXTENSION}"
  83 set logscale x
  84 set logscale y
  85 set size ratio 0.75
  86 set xlabel "Number of epochs"
  87 set ylabel "Loss"
  88 plot '< grep "acc_train_loss" "${DYNCNN_RUNDIR}"/log' using 4:8 with l lw 3 lc rgb '#c0c0ff' title 'Validation loss',\
  89      '< grep "acc_train_loss" "${DYNCNN_RUNDIR}"/log' using 4:6 with l lw 1 lc rgb '#000000' title 'Train loss'
  90
  91 EOF
  92
  93 fi