{
"cells": [
{
"cell_type": "raw",
"id": "7925eeba",
"metadata": {},
"source": [
"![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\")
Run in Google Colab"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "adbd9952",
"metadata": {},
"source": [
"# Data Transformers\n",
"\n",
"Keras support many types of input and output data formats, including:\n",
"\n",
"* Multiple inputs\n",
"* Multiple outputs\n",
"* Higher-dimensional tensors\n",
"\n",
"In this notebook, we explore how to reconcile this functionality with the sklearn ecosystem via SciKeras data transformer interface.\n",
"\n",
"## Table of contents\n",
"\n",
"* [1. Setup](#1.-Setup)\n",
"* [2. Data transformer interface](#2.-Data-transformer-interface)\n",
" * [2.1 get_metadata method](#2.1-get_metadata-method)\n",
"* [3. Multiple outputs](#3.-Multiple-outputs)\n",
" * [3.1 Define Keras Model](#3.1-Define-Keras-Model)\n",
" * [3.2 Define output data transformer](#3.2-Define-output-data-transformer)\n",
" * [3.3 Test classifier](#3.3-Test-classifier)\n",
"* [4. Multiple inputs](#4-multiple-inputs)\n",
" * [4.1 Define Keras Model](#4.1-Define-Keras-Model)\n",
" * [4.2 Define data transformer](#4.2-Define-data-transformer)\n",
" * [4.3 Test regressor](#4.3-Test-regressor)\n",
"* [5. Multidimensional inputs with MNIST dataset](#5.-Multidimensional-inputs-with-MNIST-dataset)\n",
" * [5.1 Define Keras Model](#5.1-Define-Keras-Model)\n",
" * [5.2 Test](#5.2-Test)\n",
"\n",
"## 1. Setup"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "45f65ab1",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:09.330243Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:09.324020Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.345277Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.345737Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"try:\n",
" import scikeras\n",
"except ImportError:\n",
" !python -m pip install scikeras"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "93255148",
"metadata": {},
"source": [
"Silence TensorFlow warnings to keep output succint."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "38b0b124",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.348453Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.347919Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.359059Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.359499Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import warnings\n",
"from tensorflow import get_logger\n",
"get_logger().setLevel('ERROR')\n",
"warnings.filterwarnings(\"ignore\", message=\"Setting the random state for TF\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "fbde2ce0",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.367050Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.366519Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.939645Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.940361Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from scikeras.wrappers import KerasClassifier, KerasRegressor\n",
"from tensorflow import keras"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "eec2825f",
"metadata": {},
"source": [
"## 2. Data transformer interface\n",
"\n",
"SciKeras enables advanced Keras use cases by providing an interface to convert sklearn compliant data to whatever format your Keras model requires within SciKeras, right before passing said data to the Keras model.\n",
"\n",
"This interface is implemented in the form of two sklearn transformers, one for the features (`X`) and one for the target (`y`). SciKeras loads these transformers via the `target_encoder` and `feature_encoder` methods.\n",
"\n",
"By default, SciKeras implements `target_encoder` for both KerasClassifier and KerasRegressor to facilitate common types of tasks in sklearn. The default implementations are `scikeras.utils.transformers.ClassifierLabelEncoder` and `scikeras.utils.transformers.RegressorTargetEncoder` for KerasClassifier and KerasRegressor respectively. Information on the types of tasks that these default transformers are able to perform can be found in the [SciKeras docs](https://www.adriangb.com/scikeras/stable/advanced.html#data-transformers).\n",
"\n",
"Below is an outline of the inner workings of the data transfomer interfaces to help understand when they are called:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "aa527302",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.943601Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.942647Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.951050Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.951712Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False: # avoid executing pseudocode\n",
" from scikeras.utils.transformers import (\n",
" ClassifierLabelEncoder,\n",
" RegressorTargetEncoder,\n",
" )\n",
"\n",
"\n",
" class BaseWrapper:\n",
" def fit(self, X, y):\n",
" self.target_encoder_ = self.target_encoder\n",
" self.feature_encoder_ = self.feature_encoder\n",
" y = self.target_encoder_.fit_transform(y)\n",
" X = self.feature_encoder_.fit_transform(X)\n",
" self.model_.fit(X, y)\n",
" return self\n",
" \n",
" def predict(self, X):\n",
" X = self.feature_encoder_.transform(X)\n",
" y_pred = self.model_.predict(X)\n",
" return self.target_encoder_.inverse_transform(y_pred)\n",
"\n",
" class KerasClassifier(BaseWrapper):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return ClassifierLabelEncoder(loss=self.loss)\n",
" \n",
" def predict_proba(self, X):\n",
" X = self.feature_encoder_.transform(X)\n",
" y_pred = self.model_.predict(X)\n",
" return self.target_encoder_.inverse_transform(y_pred, return_proba=True)\n",
"\n",
"\n",
" class KerasRegressor(BaseWrapper):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return RegressorTargetEncoder()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "4a45e987",
"metadata": {},
"source": [
"To substitute your own data transformation routine, you must subclass the wrappers and override one of the encoder defining functions. You will have access to all attributes of the wrappers, and you can pass these to your transformer, like we do above with `loss`."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "eb8bef1c",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.955225Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.954047Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.958244Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.958915Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "05946a30",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.961762Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.960776Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.965041Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.965768Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False: # avoid executing pseudocode\n",
"\n",
" class MultiOutputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
" ...\n",
"\n",
"\n",
" class MultiOutputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return MultiOutputTransformer(...)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3fcedeb9",
"metadata": {},
"source": [
"### 2.1 get_metadata method\n",
"\n",
"SciKeras recognized an optional `get_metadata` on the transformers. `get_metadata` is expected to return a dicionary of with key strings and arbitrary values. SciKeras will set add these items to the wrappers namespace and make them available to your model building function via the `meta` keyword argument:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"id": "3975e72b",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.969176Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.968082Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.974080Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.974753Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False: # avoid executing pseudocode\n",
"\n",
" class MultiOutputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
" def get_metadata(self):\n",
" return {\"my_param_\": \"foobarbaz\"}\n",
"\n",
"\n",
" class MultiOutputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return MultiOutputTransformer(...)\n",
"\n",
"\n",
" def get_model(meta):\n",
" print(f\"Got: {meta['my_param_']}\")\n",
"\n",
"\n",
" clf = MultiOutputClassifier(model=get_model)\n",
" clf.fit(X, y) # Got: foobarbaz\n",
" print(clf.my_param_) # foobarbaz"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e665eb90",
"metadata": {},
"source": [
"## 3. Multiple outputs\n",
"\n",
"Keras makes it straight forward to define models with multiple outputs, that is a Model with multiple sets of fully-connected heads at the end of the network. This functionality is only available in the Functional Model and subclassed Model definition modes, and is not available when using Sequential.\n",
"\n",
"In practice, the main thing about Keras models with multiple outputs that you need to know as a SciKeras user is that Keras expects `X` or `y` to be a list of arrays/tensors, with one array/tensor for each input/output.\n",
"\n",
"Note that \"multiple outputs\" in Keras has a slightly different meaning than \"multiple outputs\" in sklearn. Many tasks that would be considered \"multiple output\" tasks in sklearn can be mapped to a single \"output\" in Keras with multiple units. This notebook specifically focuses on the cases that require multiple distinct Keras outputs.\n",
"\n",
"### 3.1 Define Keras Model\n",
"\n",
"Here we define a simple perceptron that has two outputs, corresponding to one binary classification taks and one multiclass classification task. For example, one output might be \"image has car\" (binary) and the other might be \"color of car in image\" (multiclass)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"id": "81f8efa2",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.978057Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.976989Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:11.990874Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:11.991528Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_clf_model(meta):\n",
" inp = keras.layers.Input(shape=(meta[\"n_features_in_\"]))\n",
" x1 = keras.layers.Dense(100, activation=\"relu\")(inp)\n",
" out_bin = keras.layers.Dense(1, activation=\"sigmoid\")(x1)\n",
" out_cat = keras.layers.Dense(meta[\"n_classes_\"][1], activation=\"softmax\")(x1)\n",
" model = keras.Model(inputs=inp, outputs=[out_bin, out_cat])\n",
" model.compile(\n",
" loss=[\"binary_crossentropy\", \"sparse_categorical_crossentropy\"]\n",
" )\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "bf19c6ca",
"metadata": {},
"source": [
"Let's test that this model works with the kind of inputs and outputs we expect."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"id": "5887ebc8",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:11.994309Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:11.993283Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.475769Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.476216Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"X = np.random.random(size=(100, 10))\n",
"y_bin = np.random.randint(0, 2, size=(100,))\n",
"y_cat = np.random.randint(0, 5, size=(100, ))\n",
"y = [y_bin, y_cat]\n",
"\n",
"# build mock meta\n",
"meta = {\n",
" \"n_features_in_\": 10,\n",
" \"n_classes_\": [2, 5] # note that we made this a list, one for each output\n",
"}\n",
"\n",
"model = get_clf_model(meta=meta)\n",
"\n",
"model.fit(X, y, verbose=0)\n",
"y_pred = model.predict(X)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"id": "e5deadca",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.480919Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.480353Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.484544Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.490520Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.39894974]\n",
" [0.46238422]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[0][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"id": "01029baa",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.495092Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.494547Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.497946Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.498372Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.18794206 0.1951279 0.1590518 0.2910546 0.16682352]\n",
" [0.17859802 0.18505742 0.1755632 0.28292775 0.17785361]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[1][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "cf567ab9",
"metadata": {},
"source": [
"As you can see, our `predict` output is also a list of arrays, except it contains probabilities instead of the class predictions.\n",
"\n",
"Our data transormer's job will be to convert from a single numpy array (which is what the sklearn ecosystem works with) to the list of arrays and then back. Additionally, for classifiers, we will want to be able to convert probabilities to class predictions.\n",
"\n",
"We will structure our data on the sklearn side by column-stacking our list\n",
"of arrays. This works well in this case since we have the same number of datapoints in each array.\n",
"\n",
"### 3.2 Define output data transformer\n",
"\n",
"Let's go ahead and protoype this data transformer:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"id": "784aaa23",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.506473Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.505943Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.519402Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.519788Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from typing import List\n",
"\n",
"from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin\n",
"from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
"\n",
"\n",
"class MultiOutputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
"\n",
" def fit(self, y):\n",
" y_bin, y_cat = y[:, 0], y[:, 1]\n",
" # Create internal encoders to ensure labels are 0, 1, 2...\n",
" self.bin_encoder_ = LabelEncoder()\n",
" self.cat_encoder_ = LabelEncoder()\n",
" # Fit them to the input data\n",
" self.bin_encoder_.fit(y_bin)\n",
" self.cat_encoder_.fit(y_cat)\n",
" # Save the number of classes\n",
" self.n_classes_ = [\n",
" self.bin_encoder_.classes_.size,\n",
" self.cat_encoder_.classes_.size,\n",
" ]\n",
" # Save number of expected outputs in the Keras model\n",
" # SciKeras will automatically use this to do error-checking\n",
" self.n_outputs_expected_ = 2\n",
" return self\n",
"\n",
" def transform(self, y: np.ndarray) -> List[np.ndarray]:\n",
" y_bin, y_cat = y[:, 0], y[:, 1]\n",
" # Apply transformers to input array\n",
" y_bin = self.bin_encoder_.transform(y_bin)\n",
" y_cat = self.cat_encoder_.transform(y_cat)\n",
" # Split the data into a list\n",
" return [y_bin, y_cat]\n",
"\n",
" def inverse_transform(self, y: List[np.ndarray], return_proba: bool = False) -> np.ndarray:\n",
" y_pred_proba = y # rename for clarity, what Keras gives us are probs\n",
" if return_proba:\n",
" return np.column_stack(y_pred_proba, axis=1)\n",
" # Get class predictions from probabilities\n",
" y_pred_bin = (y_pred_proba[0] > 0.5).astype(int).reshape(-1, )\n",
" y_pred_cat = np.argmax(y_pred_proba[1], axis=1)\n",
" # Pass back through LabelEncoder\n",
" y_pred_bin = self.bin_encoder_.inverse_transform(y_pred_bin)\n",
" y_pred_cat = self.cat_encoder_.inverse_transform(y_pred_cat)\n",
" return np.column_stack([y_pred_bin, y_pred_cat])\n",
" \n",
" def get_metadata(self):\n",
" return {\n",
" \"n_classes_\": self.n_classes_,\n",
" \"n_outputs_expected_\": self.n_outputs_expected_,\n",
" }"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "916f94a3",
"metadata": {},
"source": [
"Note that in addition to the usual `transform` and `inverse_transform` methods, we implement the `get_metadata` method to return the `n_classes_` attribute.\n",
"\n",
"Lets test our transformer with the same dataset we previoulsy used to test our model:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"id": "a01c6d5d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.525969Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.524318Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.528219Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.528632Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y`, as will be passed to Keras:\n",
"[array([0, 0, 1, 1]), array([2, 3, 2, 2])]\n"
]
}
],
"source": [
"tf = MultiOutputTransformer()\n",
"\n",
"y_sklearn = np.column_stack(y)\n",
"\n",
"y_keras = tf.fit_transform(y_sklearn)\n",
"print(\"`y`, as will be passed to Keras:\")\n",
"print([y_keras[0][:4], y_keras[1][:4]])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"id": "19bd97d9",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.537958Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.531917Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.550061Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.550448Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y_pred`, as will be returned to sklearn:\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"array([[0, 3],\n",
" [0, 3],\n",
" [0, 3],\n",
" [0, 3],\n",
" [0, 3]])"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"y_pred_sklearn = tf.inverse_transform(y_pred)\n",
"print(\"`y_pred`, as will be returned to sklearn:\")\n",
"y_pred_sklearn[:5]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"id": "d213b23f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.554490Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.553999Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.557412Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.557858Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"metadata = {'n_classes_': [2, 5], 'n_outputs_expected_': 2}\n"
]
}
],
"source": [
"print(f\"metadata = {tf.get_metadata()}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "125a20ab",
"metadata": {},
"source": [
"Since this looks good, we move on to integrating our transformer into our classifier."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"id": "44099458",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.563412Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:13.562914Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:13.565958Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:13.566401Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
"\n",
"\n",
"class MultiOutputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return MultiOutputTransformer()\n",
" \n",
" @staticmethod\n",
" def scorer(y_true, y_pred, **kwargs):\n",
" y_bin, y_cat = y_true[:, 0], y_true[:, 1]\n",
" y_pred_bin, y_pred_cat = y_pred[:, 0], y_pred[:, 1]\n",
" # Keras by default uses the mean of losses of each outputs, so here we do the same\n",
" return np.mean([accuracy_score(y_bin, y_pred_bin), accuracy_score(y_cat, y_pred_cat)])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "cc215e1f",
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"source": [
"### 3.3 Test classifier"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"id": "e5389cef",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.571735Z",
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}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
"\n",
"# Use labels as features, just to make sure we can learn correctly\n",
"X = y_sklearn\n",
"X = StandardScaler().fit_transform(X)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"id": "469017cd",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:13.582438Z",
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}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"0.43"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"clf = MultiOutputClassifier(model=get_clf_model, verbose=0, random_state=0)\n",
"\n",
"clf.fit(X, y_sklearn).score(X, y_sklearn)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "355c8dff",
"metadata": {},
"source": [
"## 4. Multiple inputs\n",
"\n",
"The process for multiple inputs is similar, but instead of overriding the transformer in `target_encoder` we override `feature_encoder`."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"id": "fcfc8f4b",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:14.656653Z",
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"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:14.667520Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False:\n",
" from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin\n",
"\n",
"\n",
" class MultiInputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
" ...\n",
"\n",
"\n",
" class MultiInputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def feature_encoder(self):\n",
" return MultiInputTransformer(...)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "c3ceec66",
"metadata": {},
"source": [
"### 4.1 Define Keras Model\n",
"\n",
"Let's define a Keras **regression** Model with 2 inputs:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"id": "93b78849",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:14.673957Z",
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"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:14.675324Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_reg_model():\n",
"\n",
" inp1 = keras.layers.Input(shape=(1, ))\n",
" inp2 = keras.layers.Input(shape=(1, ))\n",
"\n",
" x1 = keras.layers.Dense(100, activation=\"relu\")(inp1)\n",
" x2 = keras.layers.Dense(50, activation=\"relu\")(inp2)\n",
"\n",
" concat = keras.layers.Concatenate(axis=-1)([x1, x2])\n",
"\n",
" out = keras.layers.Dense(1)(concat)\n",
"\n",
" model = keras.Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=out)\n",
" model.compile(loss=\"mse\")\n",
"\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f393ec02",
"metadata": {},
"source": [
"And test it with a small mock dataset:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"id": "03c66bff",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:14.677779Z",
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"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:15.507827Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"X = np.random.random(size=(100, 2))\n",
"y = np.sum(X, axis=1)\n",
"X = np.split(X, 2, axis=1)\n",
"\n",
"model = get_reg_model()\n",
"\n",
"model.fit(X, y, verbose=0)\n",
"y_pred = model.predict(X).squeeze()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"id": "20ed8e91",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:15.514147Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:15.512059Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:15.519305Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:15.519718Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-6.493108064582687"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from sklearn.metrics import r2_score\n",
"\n",
"r2_score(y, y_pred)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "46868d8f",
"metadata": {},
"source": [
"Having verified that our model builds without errors and accepts the inputs types we expect, we move onto integrating a transformer into our SciKeras model.\n",
"\n",
"### 4.2 Define data transformer\n",
"\n",
"Just like for overriding `target_encoder`, we just need to define a sklearn transformer and drop it into our SciKeras wrapper. Since we hardcoded the input\n",
"shapes into our model and do not rely on any transformer-generated metadata, we can simply use `sklearn.preprocessing.FunctionTransformer`:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"id": "37301541",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:15.525034Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:15.524503Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:15.527096Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:15.527479Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer\n",
"\n",
"\n",
"class MultiInputRegressor(KerasRegressor):\n",
"\n",
" @property\n",
" def feature_encoder(self):\n",
" return FunctionTransformer(\n",
" func=lambda X: [X[:, 0], X[:, 1]],\n",
" )"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "7cc9919c",
"metadata": {},
"source": [
"Note that we did **not** implement `inverse_transform` (that is, we did not pass an `inverse_func` argument to `FunctionTransformer`) because features are never converted back to their original form.\n",
"\n",
"### 4.3 Test regressor"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"id": "b0744950",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:15.537560Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:15.537074Z",
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"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:16.292233Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-4.394967296913346"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"reg = MultiInputRegressor(model=get_reg_model, verbose=0, random_state=0)\n",
"\n",
"X_sklearn = np.column_stack(X)\n",
"\n",
"reg.fit(X_sklearn, y).score(X_sklearn, y)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "48663116",
"metadata": {},
"source": [
"## 5. Multidimensional inputs with MNIST dataset\n",
"\n",
"In this example, we look at how we can use SciKeras to process the MNIST dataset. The dataset is composed of 60,000 images of digits, each of which is a 2D 28x28 image.\n",
"\n",
"The dataset and Keras Model architecture used come from a [Keras example](https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/). It may be beneficial to understand the Keras model by reviewing that example first."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"id": "9829d507",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:16.295744Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:16.294765Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:16.647347Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:16.646499Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"(60000, 28, 28)"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
"x_train.shape"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8b825a88",
"metadata": {},
"source": [
"The outputs (labels) are numbers 0-9:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "47f7d3de",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:16.654191Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:16.653650Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:16.663048Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:16.663789Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"(60000,)\n",
"[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_train.shape)\n",
"print(np.unique(y_train))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "9f288d76",
"metadata": {},
"source": [
"First, we will \"flatten\" the data into an array of shape `(n_samples, 28*28)` (i.e. a 2D array). This will allow us to use sklearn ecosystem utilities, for example, `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler`."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"id": "b15d1343",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:16.667077Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:16.666088Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:17.658620Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:17.659406Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
"\n",
"n_samples_train = x_train.shape[0]\n",
"n_samples_test = x_test.shape[0]\n",
"\n",
"x_train = x_train.reshape((n_samples_train, -1))\n",
"x_test = x_test.reshape((n_samples_test, -1))\n",
"x_train = MinMaxScaler().fit_transform(x_train)\n",
"x_test = MinMaxScaler().fit_transform(x_test)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 28,
"id": "eaf01a7e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:17.662859Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:17.661768Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:17.670552Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:17.671239Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"(784,)\n"
]
}
],
"source": [
"print(x_train.shape[1:]) # 784 = 28*28"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 29,
"id": "ba573c59",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:17.674502Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:17.673426Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:17.817931Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:17.818696Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0.0 1.0\n"
]
}
],
"source": [
"print(np.min(x_train), np.max(x_train)) # scaled 0-1"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8dba0a4e",
"metadata": {},
"source": [
"Of course, in this case, we could have just as easily used numpy functions to scale our data, but we use `MinMaxScaler` to demonstrate use of the sklearn ecosystem.\n",
"\n",
"### 5.1 Define Keras Model\n",
"\n",
"Next we will define our Keras model (adapted from [keras.io](https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/)):"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 30,
"id": "893a0a60",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:17.822337Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:17.821264Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:17.836953Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:17.836086Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"num_classes = 10\n",
"input_shape = (28, 28, 1)\n",
"\n",
"\n",
"def get_model(meta):\n",
" model = keras.Sequential(\n",
" [\n",
" keras.Input(input_shape),\n",
" keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Flatten(),\n",
" keras.layers.Dropout(0.5),\n",
" keras.layers.Dense(num_classes, activation=\"softmax\"),\n",
" ]\n",
" )\n",
" model.compile(\n",
" loss=\"sparse_categorical_crossentropy\"\n",
" )\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b009718b",
"metadata": {},
"source": [
"Now let's define a transformer that we will use to reshape our input from the sklearn shape (`(n_samples, 784)`) to the Keras shape (which we will be `(n_samples, 28, 28, 1)`)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 31,
"id": "dd1cd132",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:17.842074Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:17.839244Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:17.844347Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:17.844960Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"class MultiDimensionalClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def feature_encoder(self):\n",
" return FunctionTransformer(\n",
" func=lambda X: X.reshape(X.shape[0], *input_shape),\n",
" )"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 32,
"id": "1de9f05d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:17.847970Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:17.847082Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:12:17.860772Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:12:17.859951Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"clf = MultiDimensionalClassifier(\n",
" model=get_model,\n",
" epochs=10,\n",
" batch_size=128,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" random_state=0,\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "427c3252",
"metadata": {},
"source": [
"### 5.2 Test\n",
"\n",
"Train and score the model (this takes some time)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"id": "423bbace",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:12:17.866744Z",
"iopub.status.busy": "2021-06-21T18:12:17.866244Z",
"iopub.status.idle": "2021-06-21T18:15:46.718433Z",
"shell.execute_reply": "2021-06-21T18:15:46.717879Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 5:06 - loss: 2.2953"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 2/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 2.2593 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"315/422 [=====================>........] - ETA: 7s - loss: 0.3909"
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]
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]
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.3565"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"371/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.3550"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.3539"
]
},
{
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.3526"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.3516"
]
},
{
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.3505"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.3500"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"381/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.3494"
]
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{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.3488"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.3483"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"406/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3369"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"408/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3358"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"410/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3354"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3333"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3327"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3317"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3315"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3306"
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 27s 63ms/step - loss: 0.3302 - val_loss: 0.0817\n"
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"Epoch 2/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 17s - loss: 0.0731"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.1012"
]
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" 4/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0956"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 6/422 [..............................] - ETA: 20s - loss: 0.1058"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 8/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.1101"
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 12/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.1012"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 14/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.1126"
]
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" 15/422 [>.............................] - ETA: 19s - loss: 0.1214"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/422 [>.............................] - ETA: 19s - loss: 0.1184"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.1204"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 23/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.1260"
]
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" 25/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.1286"
]
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"317/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.1115"
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"318/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.1117"
]
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"319/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.1116"
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"322/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.1117"
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"328/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.1118"
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.1118"
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"332/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.1120"
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"335/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.1119"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.1118"
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"341/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.1117"
]
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"342/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.1116"
]
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]
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]
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"352/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.1113"
]
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{
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"354/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.1114"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"356/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.1112"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"358/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.1110"
]
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{
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.1109"
]
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.1107"
]
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.1107"
]
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{
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.1106"
]
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.1106"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"366/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1105"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"368/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1102"
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"369/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1103"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"371/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1102"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1101"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1101"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1099"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1096"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"381/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1097"
]
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{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1098"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1096"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.1088"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 48ms/step - loss: 0.1088 - val_loss: 0.0615\n"
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"Epoch 3/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0422"
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" 3/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0699"
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" 5/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0610"
]
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" 7/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0670"
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]
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" 11/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0570"
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" 12/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0572"
]
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" 14/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0634"
]
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" 16/422 [>.............................] - ETA: 19s - loss: 0.0710"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 18/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0687"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0718"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 21/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0740"
]
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" 23/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0782"
]
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" 25/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0781"
]
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0796"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 29/422 [=>............................] - ETA: 18s - loss: 0.0814"
]
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"247/422 [================>.............] - ETA: 8s - loss: 0.0853"
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"249/422 [================>.............] - ETA: 8s - loss: 0.0850"
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]
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]
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"319/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0841"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"321/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0840"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"323/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0839"
]
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"325/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0838"
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"327/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0840"
]
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0837"
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"331/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0835"
]
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"332/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0837"
]
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"334/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0835"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"335/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0834"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"337/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0832"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"339/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0832"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"341/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0832"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"343/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0832"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"345/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0834"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"347/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0835"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"355/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0838"
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"357/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0837"
]
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0832"
]
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"365/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0830"
]
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0831"
]
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{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"369/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0831"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"371/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0831"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0829"
]
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{
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0831"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0832"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0832"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0832"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0830"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0831"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"386/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"388/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0832"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"390/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0834"
]
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"text": [
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"394/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0832"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"396/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0831"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"404/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0826"
]
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"406/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0827"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"408/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0829"
]
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"410/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0828"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0831"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"415/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0832"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0829"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0830"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 48ms/step - loss: 0.0831 - val_loss: 0.0458\n"
]
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"Epoch 4/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0714"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 17s - loss: 0.0610"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0742"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0678"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0659"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 11/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0637"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0630"
]
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]
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" 17/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0610"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0601"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 21/422 [>.............................] - ETA: 17s - loss: 0.0598"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 23/422 [>.............................] - ETA: 17s - loss: 0.0630"
]
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]
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 17s - loss: 0.0623"
]
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" 29/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0607"
]
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" 31/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0616"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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]
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" 38/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0619"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 40/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0640"
]
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" 42/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0630"
]
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]
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"207/422 [=============>................] - ETA: 9s - loss: 0.0714"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"361/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0708"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"362/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0706"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"364/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0707"
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0707"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"368/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0704"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"374/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0702"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0701"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 0.0700"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"381/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0701"
]
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]
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]
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]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0696"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0695"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"405/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0695"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"407/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"408/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0693"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"410/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0692"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0696"
]
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 47ms/step - loss: 0.0694 - val_loss: 0.0428\n"
]
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{
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"text": [
"Epoch 5/10\n",
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0539"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0708"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0723"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0757"
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0648"
]
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{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"237/422 [===============>..............] - ETA: 8s - loss: 0.0604"
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"239/422 [===============>..............] - ETA: 8s - loss: 0.0604"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"241/422 [================>.............] - ETA: 8s - loss: 0.0606"
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"249/422 [================>.............] - ETA: 8s - loss: 0.0605"
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"251/422 [================>.............] - ETA: 7s - loss: 0.0604"
]
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"252/422 [================>.............] - ETA: 7s - loss: 0.0605"
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"256/422 [=================>............] - ETA: 7s - loss: 0.0608"
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"258/422 [=================>............] - ETA: 7s - loss: 0.0606"
]
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"264/422 [=================>............] - ETA: 7s - loss: 0.0603"
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"266/422 [=================>............] - ETA: 7s - loss: 0.0602"
]
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"279/422 [==================>...........] - ETA: 6s - loss: 0.0596"
]
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]
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]
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]
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"313/422 [=====================>........] - ETA: 5s - loss: 0.0605"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"315/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0604"
]
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"317/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0604"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"319/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0601"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"321/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0602"
]
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"323/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0601"
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"325/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0601"
]
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"327/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0602"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"329/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0601"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"331/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0601"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"333/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0602"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"335/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0605"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"337/422 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.0608"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"339/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0609"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"341/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0608"
]
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"343/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0613"
]
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{
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"345/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0612"
]
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]
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0613"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0615"
]
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]
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0616"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"361/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0614"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"362/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0614"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"364/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0614"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"366/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0615"
]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0614"
]
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0613"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0615"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"374/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0615"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0614"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"378/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0617"
]
},
{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0617"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0616"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0617"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"385/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0617"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0614"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0615"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"391/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0617"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"393/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0617"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0615"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 47ms/step - loss: 0.0615 - val_loss: 0.0396\n"
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"Epoch 6/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0540"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0341"
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" 13/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0451"
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]
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" 29/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0498"
]
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]
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]
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" 45/422 [==>...........................] - ETA: 17s - loss: 0.0484"
]
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"200/422 [=============>................] - ETA: 10s - loss: 0.0541"
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"202/422 [=============>................] - ETA: 10s - loss: 0.0542"
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"204/422 [=============>................] - ETA: 9s - loss: 0.0539 "
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"280/422 [==================>...........] - ETA: 6s - loss: 0.0556"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"282/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0561"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"284/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0560"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"286/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0560"
]
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"287/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0561"
]
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"289/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0560"
]
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"291/422 [===================>..........] - ETA: 5s - loss: 0.0561"
]
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"293/422 [===================>..........] - ETA: 5s - loss: 0.0561"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"295/422 [===================>..........] - ETA: 5s - loss: 0.0565"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"297/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0568"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"299/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0568"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"301/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0569"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"303/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0571"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"305/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0570"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"306/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0571"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"308/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0570"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"310/422 [=====================>........] - ETA: 5s - loss: 0.0570"
]
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{
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"312/422 [=====================>........] - ETA: 5s - loss: 0.0574"
]
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"314/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0576"
]
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"316/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0579"
]
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"318/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0576"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"320/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0577"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"322/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0576"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"324/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0580"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"325/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0580"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"327/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0579"
]
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0579"
]
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"331/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0579"
]
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{
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"333/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0579"
]
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"335/422 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.0580"
]
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"337/422 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.0581"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"339/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0584"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"341/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0585"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"343/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0586"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"345/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0586"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"347/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0586"
]
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"349/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0587"
]
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0586"
]
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0585"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"355/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0583"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"357/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0585"
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0588"
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"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0579"
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"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0580"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0579"
]
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0578"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 47ms/step - loss: 0.0578 - val_loss: 0.0357\n"
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"Epoch 7/10\n",
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0127"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0178"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0473"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0516"
]
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" 53/422 [==>...........................] - ETA: 17s - loss: 0.0524"
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"226/422 [===============>..............] - ETA: 9s - loss: 0.0515"
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"293/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0506"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"295/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0505"
]
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"297/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0506"
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"307/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0506"
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"309/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0507"
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"315/422 [=====================>........] - ETA: 5s - loss: 0.0504"
]
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]
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0507"
]
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"341/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0506"
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"345/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0506"
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0510"
]
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0510"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"357/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0508"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"359/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0509"
]
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"360/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0510"
]
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0511"
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0510"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"367/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"369/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"371/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0514"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0514"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0515"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0514"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0515"
]
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0515"
]
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"386/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0516"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"388/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0515"
]
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0520"
]
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"395/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0521"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0522"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"407/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0520"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"409/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0521"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"411/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0521"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0520"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"415/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0518"
]
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"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0518"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r"
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"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0517"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0516"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0518"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 48ms/step - loss: 0.0518 - val_loss: 0.0405\n"
]
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{
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"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 8/10\n",
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0295"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0596"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0608"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0607"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0578"
]
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" 11/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0577"
]
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" 13/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0566"
]
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"245/422 [================>.............] - ETA: 8s - loss: 0.0482"
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"247/422 [================>.............] - ETA: 8s - loss: 0.0481"
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]
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"312/422 [=====================>........] - ETA: 5s - loss: 0.0489"
]
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"324/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0490"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"326/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0489"
]
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"328/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0489"
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"332/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0487"
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"334/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0485"
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"335/422 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.0485"
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"336/422 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.0484"
]
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"338/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0483"
]
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"340/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0484"
]
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"341/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0488"
]
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"343/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0490"
]
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"344/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0490"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"347/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0491"
]
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]
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0488"
]
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0488"
]
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0490"
]
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{
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"363/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0489"
]
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{
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]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"370/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0488"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0488"
]
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0490"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"378/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0490"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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]
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"384/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0487"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"386/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0486"
]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"392/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0490"
]
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"396/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0489"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"402/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"404/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0488"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"406/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0488"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"408/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0486"
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]
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"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0485"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0483"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0482"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0482"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 47ms/step - loss: 0.0481 - val_loss: 0.0355\n"
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" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0268"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0212"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0523"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 13/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0338"
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]
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0378"
]
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" 22/422 [>.............................] - ETA: 18s - loss: 0.0409"
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 17s - loss: 0.0407"
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]
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]
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]
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" 41/422 [=>............................] - ETA: 17s - loss: 0.0406"
]
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" 43/422 [==>...........................] - ETA: 17s - loss: 0.0400"
]
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" 45/422 [==>...........................] - ETA: 17s - loss: 0.0400"
]
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" 47/422 [==>...........................] - ETA: 17s - loss: 0.0405"
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" 49/422 [==>...........................] - ETA: 17s - loss: 0.0400"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"204/422 [=============>................] - ETA: 10s - loss: 0.0440"
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"206/422 [=============>................] - ETA: 9s - loss: 0.0441 "
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"208/422 [=============>................] - ETA: 9s - loss: 0.0440"
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"218/422 [==============>...............] - ETA: 9s - loss: 0.0445"
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]
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"284/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0447"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"286/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0446"
]
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"288/422 [===================>..........] - ETA: 6s - loss: 0.0445"
]
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]
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"298/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0447"
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"300/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0447"
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"302/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0450"
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"304/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0452"
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"306/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0455"
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"308/422 [====================>.........] - ETA: 5s - loss: 0.0455"
]
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]
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"312/422 [=====================>........] - ETA: 5s - loss: 0.0456"
]
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0454"
]
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"331/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0456"
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"333/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0456"
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]
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]
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]
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]
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"348/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0458"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"360/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0455"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"362/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0454"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"364/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0455"
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]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0456"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0457"
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0460"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 0.0459"
]
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]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0457"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"405/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0452"
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"407/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0453"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0455"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0454"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 47ms/step - loss: 0.0454 - val_loss: 0.0342\n"
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{
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"text": [
"Epoch 10/10\n",
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0071"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0445"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0308"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0409"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0354"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 11/422 [..............................] - ETA: 19s - loss: 0.0362"
]
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" 13/422 [..............................] - ETA: 18s - loss: 0.0358"
]
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"250/422 [================>.............] - ETA: 7s - loss: 0.0430"
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"252/422 [================>.............] - ETA: 7s - loss: 0.0433"
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]
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"320/422 [=====================>........] - ETA: 4s - loss: 0.0435"
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"328/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0433"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"330/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0435"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"332/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"334/422 [======================>.......] - ETA: 4s - loss: 0.0436"
]
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"336/422 [======================>.......] - ETA: 3s - loss: 0.0437"
]
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"338/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0436"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"340/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0436"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"342/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0437"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"344/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0442"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"346/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0444"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"348/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0445"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"349/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0445"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"351/422 [=======================>......] - ETA: 3s - loss: 0.0445"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"353/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0444"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"355/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0443"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"357/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0442"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"359/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0440"
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0443"
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"365/422 [========================>.....] - ETA: 2s - loss: 0.0442"
]
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]
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]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0441"
]
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{
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0441"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0440"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"378/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0438"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0439"
]
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0438"
]
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0439"
]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0438"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0437"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0438"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"391/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0436"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"393/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0435"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"395/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0435"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0435"
]
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"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0433"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0433"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"402/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0432"
]
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{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0431"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"405/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0431"
]
},
{
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"407/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0430"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"409/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0428"
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"410/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0429"
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"411/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0429"
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"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0429"
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"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0428"
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"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0426"
]
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{
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"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0426"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0429"
]
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{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 20s 47ms/step - loss: 0.0429 - val_loss: 0.0334\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"MultiDimensionalClassifier(\n",
"\tmodel=\n",
"\tbuild_fn=None\n",
"\twarm_start=False\n",
"\trandom_state=0\n",
"\toptimizer=rmsprop\n",
"\tloss=None\n",
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"\trun_eagerly=False\n",
"\tepochs=10\n",
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")"
]
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"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"clf.fit(x_train, y_train)"
]
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": 34,
"id": "822597f5",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-06-21T18:15:46.723303Z",
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" 1/79 [..............................] - ETA: 4s"
]
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{
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" 5/79 [>.............................] - ETA: 1s"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"10/79 [==>...........................] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"15/79 [====>.........................] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"20/79 [======>.......................] - ETA: 0s"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"25/79 [========>.....................] - ETA: 0s"
]
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"30/79 [==========>...................] - ETA: 0s"
]
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"35/79 [============>.................] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"40/79 [==============>...............] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"45/79 [================>.............] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"50/79 [=================>............] - ETA: 0s"
]
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"55/79 [===================>..........] - ETA: 0s"
]
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"60/79 [=====================>........] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"65/79 [=======================>......] - ETA: 0s"
]
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{
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"70/79 [=========================>....] - ETA: 0s"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"75/79 [===========================>..] - ETA: 0s"
]
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{
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"79/79 [==============================] - 1s 11ms/step\n"
]
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Test score (accuracy): 0.99\n"
]
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],
"source": [
"score = clf.score(x_test, y_test)\n",
"print(f\"Test score (accuracy): {score:.2f}\")"
]
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"metadata": {
"jupytext": {
"formats": "ipynb,md"
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"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
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"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
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"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.10"
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},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}