diff --git "a/experiments/boost_training_9_m3_analysis.ipynb" "b/experiments/boost_training_9_m3_analysis.ipynb"
new file mode 100644--- /dev/null
+++ "b/experiments/boost_training_9_m3_analysis.ipynb"
@@ -0,0 +1,121108 @@
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 1,
+ "id": "a7fbf1c4",
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:13.719301Z",
+ "iopub.status.busy": "2023-09-28T08:39:13.719012Z",
+ "iopub.status.idle": "2023-09-28T08:39:13.726493Z",
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+ },
+ "papermill": {
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+ "exception": false,
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+ "status": "completed"
+ },
+ "tags": []
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "%cd .."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "beea5374",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### Roadmap\n",
+ "- on definit le process de prediction \n",
+ "- on en deduit le process d'entrainement\n",
+ "- definit un systeme de buffer pour enregistrer X,Y,profondeur\n",
+ "- on code le buffer\n",
+ "- on code l'entrainement pour iterer sur le buffer\n",
+ "- \n",
+ "\n",
+ "## Chose envisager\n",
+ "- on garde les meme buffer/dataloader mais, on en a autant que de profondeurs\n",
+ "- c'est au moment de l'entrainement qu'on choisi sur quel dataloader tapé en fonction de leur profondeur.\n",
+ "- lorsque le niveau 0 est vide on tape sur le plus haut niveau non vide -> non on tape sur le plus peuplé ou on s'en fout\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "id": "bd548105",
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:13.758903Z",
+ "iopub.status.busy": "2023-09-28T08:39:13.758694Z",
+ "iopub.status.idle": "2023-09-28T08:39:18.006183Z",
+ "shell.execute_reply": "2023-09-28T08:39:18.005526Z"
+ },
+ "papermill": {
+ "duration": 4.25573,
+ "end_time": "2023-09-28T08:39:18.007539",
+ "exception": false,
+ "start_time": "2023-09-28T08:39:13.751809",
+ "status": "completed"
+ },
+ "tags": []
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import torch\n",
+ "import pytorch_lightning as pl\n",
+ "from torch import nn\n",
+ "import torch.nn.functional as F\n",
+ "import pandas as pd\n",
+ "import seaborn as sn\n",
+ "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+ "\n",
+ "from sudoku.models import SmallNetBis, SymPreprocess\n",
+ "from sudoku.loader import DataIterBuffer, train_dataset, test_dataset, data_loader, get_datasets\n",
+ "from sudoku.helper import display_as_dataframe, get_grid_number_soluce\n",
+ "from sudoku.train import SudokuLightning, SudokuTrialErrorLightning\n",
+ "\n",
+ "from collections import deque\n",
+ "from typing import Tuple\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "from torchmetrics import AUROC\n",
+ "from torch.utils.data.dataset import IterableDataset\n",
+ "from torch.utils.data import DataLoader\n",
+ "\n",
+ "from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint\n",
+ "from lightning_lite.utilities.seed import seed_everything\n",
+ "\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "import math\n",
+ "def sigmoid(x):\n",
+ " return 1 / (1 + math.exp(-x))\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "id": "01e09cf3",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "BATCH_SIZE=32"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "id": "9b9b155b",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "'2.1.3'"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "import lightning.__version__ as v\n",
+ "v"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 5,
+ "id": "86b17dcb",
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:18.020745Z",
+ "iopub.status.busy": "2023-09-28T08:39:18.020351Z",
+ "iopub.status.idle": "2023-09-28T08:39:18.049122Z",
+ "shell.execute_reply": "2023-09-28T08:39:18.048654Z"
+ },
+ "papermill": {
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+ "exception": false,
+ "start_time": "2023-09-28T08:39:18.013653",
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+ },
+ "tags": []
+ },
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:83: UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)\n",
+ " return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "False"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 5,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "tensorboard = pl.loggers.TensorBoardLogger(save_dir=\"\")\n",
+ "torch.cuda.is_available()\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 6,
+ "id": "653cf7e6",
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:18.063615Z",
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+ "papermill": {
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+ "tags": []
+ },
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+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "Global seed set to 1\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "1"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 6,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "seed_everything(seed=1)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "id": "4f73130f",
+ "metadata": {},
+ "source": []
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 7,
+ "id": "086c69b9",
+ "metadata": {
+ "execution": {
+ "iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:18.082413Z",
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+ "papermill": {
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+ "end_time": "2023-09-28T08:39:20.422607",
+ "exception": false,
+ "start_time": "2023-09-28T08:39:18.075682",
+ "status": "completed"
+ },
+ "tags": []
+ },
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# train_dataset, val_dataset = get_datasets(train_size=1280, test_size=1280)\n",
+ "# train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32)\n",
+ "# val_dataloader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 8,
+ "id": "bffbf02f",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stderr",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/_reduction.py:42: UserWarning: size_average and reduce args will be deprecated, please use reduction='none' instead.\n",
+ " warnings.warn(warning.format(ret))\n"
+ ]
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "# model = SudokuLightning.load_from_checkpoint(checkpoint_path=\"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/checkpoints/epoch=9-step=4961.ckpt\")\n",
+ "model = SudokuTrialErrorLightning.load_from_checkpoint(checkpoint_path=\"model_9_m3_5epoch.ckpt\")\n",
+ "# model = SudokuLightning.load_from_checkpoint(checkpoint_path=\"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/lightning_logs/version_21/checkpoints/epoch=99-step=105059.ckpt\")#\"model_8_m3_100epoch.ckpt\")\n",
+ "# /home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/lightning_logs/version_21/checkpoints/epoch=99-step=105059.ckpt"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 9,
+ "id": "44e78fde",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# test_x, test_y = tuple(next(iter(test_dataset)))\n",
+ "# test_x = test_x.reshape(1,2,729)\n",
+ "# test_y = test_y.reshape(1,2,729)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def str_to_row_col_grid(su_str):\n",
+ " su_str = su_str.replace('.','0')\n",
+ " assert len(su_str)==81\n",
+ " return [[int(su_str[j*9+i]) for i in range(9)] for j in range(9)]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 11,
+ "id": "8aca6197",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "grid_17 = [\n",
+ " [1,0,0, 0,0,0, 5,2,0],\n",
+ " [0,0,0, 0,7,8, 0,0,0],\n",
+ " [0,0,0, 0,0,0, 6,0,0],\n",
+ "\n",
+ " [0,9,0, 0,4,0, 0,0,0],\n",
+ " [0,0,0, 5,0,0, 1,0,0],\n",
+ " [0,7,0, 0,0,0, 0,0,0],\n",
+ "\n",
+ " [0,0,6, 2,0,0, 0,0,0],\n",
+ " [0,4,0, 0,0,0, 0,7,8],\n",
+ " [0,0,0, 0,0,0, 0,0,3],\n",
+ "\n",
+ "]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 25,
+ "id": "0297302f",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "grid_evil_0 = [\n",
+ " [0,0,0, 1,6,0, 2,0,0],\n",
+ " [0,3,0, 0,0,5, 0,0,4],\n",
+ " [0,0,7, 0,0,0, 0,9,0],\n",
+ "\n",
+ " [0,0,1, 0,0,0, 0,8,2],\n",
+ " [3,0,0, 7,0,4, 0,0,5],\n",
+ " [4,2,0, 0,0,0, 6,0,0],\n",
+ "\n",
+ " [0,8,0, 0,0,0, 5,0,0],\n",
+ " [7,0,0, 8,0,0, 0,2,0],\n",
+ " [0,0,6, 0,5,1, 0,0,0],\n",
+ "\n",
+ "]\n",
+ "grid_evil_1 = [\n",
+ " [0,0,0, 2,0,0, 0,0,0],\n",
+ " [0,0,9, 7,0,0, 3,8,0],\n",
+ " [3,6,0, 0,0,0, 0,7,0],\n",
+ "\n",
+ " [1,0,6, 8,0,0, 0,0,0],\n",
+ " [0,0,0, 3,5,9, 0,0,0],\n",
+ " [0,0,0, 0,0,2, 8,0,5],\n",
+ "\n",
+ " [0,4,0, 0,0,0, 0,9,1],\n",
+ " [0,2,5, 0,0,8, 7,0,0],\n",
+ " [0,0,0, 0,0,6, 0,0,0],\n",
+ "]\n",
+ "grid_evil_2 = [\n",
+ " [0,2,0, 1,0,0, 0,7,0],\n",
+ " [0,0,0, 3,0,2, 0,0,0],\n",
+ " [0,0,1, 0,8,0, 0,4,0],\n",
+ "\n",
+ " [9,0,0, 0,1,0, 0,0,7],\n",
+ " [0,0,8, 0,6,0, 0,5,0],\n",
+ " [0,0,0, 0,0,0, 0,0,0],\n",
+ "\n",
+ " [0,8,0, 0,3,6, 0,0,9],\n",
+ " [0,0,5, 0,7,0, 0,0,6],\n",
+ " [0,0,2, 0,0,0, 0,0,3],\n",
+ "]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 13,
+ "id": "4765e6ea",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# get_grid_number_soluce(grid_17)\n",
+ "# it took 8min39s to return 1"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 15,
+ "id": "65f79a3e",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def build_tensor_out_of_grid(grid):\n",
+ " np_grid = np.asarray(grid) \n",
+ " big_grid = np.zeros((1,2,9,9,9), dtype=np.float32)\n",
+ " for i in range(9):\n",
+ " big_grid[0,1,:,:,i] = (np_grid==i+1)\n",
+ " big_grid[0,0,:,:,i] = ((np_grid!=i+1) & (np_grid!=0))\n",
+ " return torch.from_numpy(big_grid).view(1,2,729)\n",
+ " "
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 23,
+ "id": "8e43ea77",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def solve_from_grid(grid, display_grids=True):\n",
+ " test_x = build_tensor_out_of_grid(grid)\n",
+ " i = 0\n",
+ "\n",
+ " print(i, test_x.sum())\n",
+ " if display_grids:\n",
+ " display(display_as_dataframe(test_x))\n",
+ " new_X = model.predict(test_x)\n",
+ " print(i, new_X.sum())\n",
+ " if display_grids:\n",
+ " display(display(display_as_dataframe(new_X)))\n",
+ " while new_X.sum()<729:\n",
+ " new_X = model.predict(new_X)\n",
+ " print(i, new_X.sum())\n",
+ " i+=1\n",
+ " if display_grids:\n",
+ " display(display_as_dataframe(new_X))\n",
+ " return new_X"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 24,
+ "id": "bf112c8e",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "0 tensor(234.)\n",
+ "0 tensor(538.)\n",
+ "0 tensor(551.)\n",
+ "1 tensor(573.)\n",
+ "2 tensor(576.)\n",
+ "3 tensor(584.)\n",
+ "4 tensor(587.)\n",
+ "5 tensor(589.)\n",
+ "6 tensor(590.)\n",
+ "7 tensor(591.)\n",
+ "8 tensor(595.)\n",
+ "9 tensor(596.)\n",
+ "10 tensor(598.)\n",
+ "11 tensor(607.)\n",
+ "12 tensor(609.)\n",
+ "13 tensor(616.)\n",
+ "14 tensor(619.)\n",
+ "15 tensor(632.)\n",
+ "16 tensor(635.)\n",
+ "17 tensor(644.)\n",
+ "18 tensor(653.)\n",
+ "19 tensor(666.)\n",
+ "20 tensor(669.)\n",
+ "21 tensor(674.)\n",
+ "22 tensor(678.)\n",
+ "23 tensor(686.)\n",
+ "24 tensor(692.)\n",
+ "25 tensor(703.)\n",
+ "26 tensor(713.)\n",
+ "27 tensor(724.)\n",
+ "28 tensor(729.)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "tensor([[[1., 1., 1., ..., 1., 1., 0.],\n",
+ " [0., 0., 0., ..., 0., 0., 1.]]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 24,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "solve_from_grid(grid_evil_0, display_grids=False)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 28,
+ "id": "826b7b1b",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "0 tensor(225.)\n",
+ "0 tensor(533.)\n",
+ "0 tensor(544.)\n",
+ "1 tensor(561.)\n",
+ "2 tensor(570.)\n",
+ "3 tensor(575.)\n",
+ "4 tensor(579.)\n",
+ "5 tensor(582.)\n",
+ "6 tensor(584.)\n",
+ "7 tensor(585.)\n",
+ "8 tensor(586.)\n",
+ "9 tensor(592.)\n",
+ "10 tensor(596.)\n",
+ "11 tensor(605.)\n",
+ "12 tensor(608.)\n",
+ "13 tensor(613.)\n",
+ "14 tensor(614.)\n",
+ "15 tensor(618.)\n",
+ "16 tensor(623.)\n",
+ "17 tensor(637.)\n",
+ "18 tensor(638.)\n",
+ "19 tensor(641.)\n",
+ "20 tensor(644.)\n",
+ "21 tensor(649.)\n",
+ "22 tensor(651.)\n",
+ "23 tensor(656.)\n",
+ "24 tensor(664.)\n",
+ "25 tensor(678.)\n",
+ "26 tensor(682.)\n",
+ "27 tensor(688.)\n",
+ "28 tensor(695.)\n",
+ "29 tensor(704.)\n",
+ "30 tensor(714.)\n",
+ "31 tensor(722.)\n",
+ "32 tensor(727.)\n",
+ "33 tensor(729.)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "tensor([[[1., 1., 1., ..., 1., 0., 1.],\n",
+ " [0., 0., 0., ..., 0., 1., 0.]]])"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 28,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "solve_from_grid(grid_evil_1, display_grids=False)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 26,
+ "id": "4290b944",
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "name": "stdout",
+ "output_type": "stream",
+ "text": [
+ "0 tensor(207.)\n",
+ "0 tensor(491.)\n",
+ "0 tensor(510.)\n",
+ "1 tensor(522.)\n",
+ "2 tensor(526.)\n",
+ "3 tensor(534.)\n",
+ "4 tensor(536.)\n",
+ "5 tensor(544.)\n",
+ "6 tensor(547.)\n",
+ "7 tensor(565.)\n",
+ "8 tensor(568.)\n",
+ "9 tensor(581.)\n",
+ "10 tensor(588.)\n",
+ "11 tensor(610.)\n",
+ "12 tensor(619.)\n",
+ "13 tensor(634.)\n",
+ "14 tensor(650.)\n",
+ "15 tensor(665.)\n",
+ "16 tensor(674.)\n",
+ "17 tensor(680.)\n",
+ "18 tensor(687.)\n",
+ "19 tensor(694.)\n",
+ "20 tensor(702.)\n",
+ "21 tensor(710.)\n",
+ "22 tensor(720.)\n",
+ "23 tensor(727.)\n",
+ "24 tensor(729.)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "tensor([[[1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],\n",
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+ "IPY_MODEL_b84595e6e1a04d19a0ce7475cb64e9a3",
+ "IPY_MODEL_68de6f0c29134ccfbafeabc3e75af842"
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+ "layout": "IPY_MODEL_2c9f362641f040989a36176dab550b93",
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