{
"cells": [
{
"cell_type": "raw",
"id": "7c747bba",
"metadata": {},
"source": [
"![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\")
Run in Google Colab"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e79d7dd5",
"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": "d4c49e1d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:45.275747Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:45.275430Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.397383Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.396676Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"try:\n",
" import scikeras\n",
"except ImportError:\n",
" !python -m pip install scikeras[tensorflow]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "25523678",
"metadata": {},
"source": [
"Silence TensorFlow warnings to keep output succint."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "f8d802b0",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.405350Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.403858Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.409407Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.408867Z"
}
},
"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": "89ddb3da",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.413824Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.412753Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.899542Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.898804Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from scikeras.wrappers import KerasClassifier, KerasRegressor\n",
"from tensorflow import keras"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "8d754f71",
"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": "c581a3c2",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.907252Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.906004Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.914425Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.913797Z"
}
},
"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": "a987b666",
"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": "dc2f1421",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.919078Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.917281Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.923220Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.922224Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "0ceee336",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.928656Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.928301Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.933900Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.933344Z"
}
},
"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": "90b9ce86",
"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": "8c1461b6",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.937878Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.937483Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.943202Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.942697Z"
}
},
"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": "cc1fc781",
"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": "f5a845d7",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.948850Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.948441Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:47.955756Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:47.955182Z"
}
},
"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": "14d55d76",
"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": "329b6564",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:47.959101Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:47.958738Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:48.888873Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.888166Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
"1/4 [======>.......................] - ETA: 0s"
]
},
{
"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\r",
"4/4 [==============================] - 0s 2ms/step\n"
]
}
],
"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": "d50c58cc",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.894188Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:48.892532Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:48.899723Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.899157Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.46053702]\n",
" [0.5043016 ]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[0][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"id": "765e2558",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.904284Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:48.903169Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:48.909560Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.909007Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.23814616 0.2704796 0.15455769 0.19831172 0.13850485]\n",
" [0.23055258 0.22721806 0.16376194 0.19345576 0.18501163]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[1][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "4cf68613",
"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": "bbe38105",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.914144Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:48.913050Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:48.922837Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.922203Z"
}
},
"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": "88188185",
"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": "0b8244dd",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.927998Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:48.926799Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:48.934257Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.933690Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y`, as will be passed to Keras:\n",
"[array([0, 0, 0, 1]), array([0, 3, 1, 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": "cb69a88f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.938721Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:48.937603Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:48.951840Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.951230Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y_pred`, as will be returned to sklearn:\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"array([[0, 1],\n",
" [1, 0],\n",
" [1, 1],\n",
" [1, 3],\n",
" [0, 1]])"
]
},
"execution_count": 14,
"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": "64dd34a9",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.956460Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:48.955331Z",
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"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:48.960753Z"
}
},
"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": "871a4fa1",
"metadata": {},
"source": [
"Since this looks good, we move on to integrating our transformer into our classifier."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"id": "711b044a",
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}
},
"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": "cd9a2b40",
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"source": [
"### 3.3 Test classifier"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"id": "ac2f3076",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:48.975909Z",
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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": "c43bccc2",
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}
},
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{
"data": {
"text/plain": [
"0.32"
]
},
"execution_count": 18,
"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": "953f432f",
"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": "c8509728",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:50.080371Z",
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"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:50.084361Z"
}
},
"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": "6a20e227",
"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": "1a1b4beb",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:50.089186Z",
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"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:50.093540Z"
}
},
"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": "88aa7c03",
"metadata": {},
"source": [
"And test it with a small mock dataset:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"id": "1e67812d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:50.097389Z",
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"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:50.905642Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
"1/4 [======>.......................] - ETA: 0s"
]
},
{
"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\r",
"4/4 [==============================] - 0s 2ms/step\n"
]
}
],
"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": "0f4494a6",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:50.911527Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:50.910109Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:50.922955Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:50.922237Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-7.086435662091562"
]
},
"execution_count": 22,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from sklearn.metrics import r2_score\n",
"\n",
"r2_score(y, y_pred)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3409ad33",
"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": "fbded545",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:50.928339Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:50.926296Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:50.933530Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:50.932128Z"
}
},
"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": "a8815881",
"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": "12c9aaee",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:50.940673Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:50.939254Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:51.699030Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:51.698069Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-3.29126003422829"
]
},
"execution_count": 24,
"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": "bc28c298",
"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": "e4d78b5d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:51.703081Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:51.702751Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.005182Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.004298Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"(60000, 28, 28)"
]
},
"execution_count": 25,
"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": "ada2adb7",
"metadata": {},
"source": [
"The outputs (labels) are numbers 0-9:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "49414945",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.011389Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.009925Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.025518Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.020681Z"
}
},
"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": "9544d31f",
"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": "12b9f7c4",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.029522Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.028834Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.824509Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.823763Z"
}
},
"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": "20103ab4",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.831024Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.829374Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.840445Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.837532Z"
}
},
"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": "2cefa6fe",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.844562Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.844030Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.939181Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.935591Z"
}
},
"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": "8ed6206a",
"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": "fb3d6119",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.943477Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.943169Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.950420Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.949592Z"
}
},
"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": "17f54047",
"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": "066d9db5",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.954252Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.953814Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.959721Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.958981Z"
}
},
"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": "fcd6d50b",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.963265Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.963005Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:00:52.967605Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:00:52.966884Z"
}
},
"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": "39160c1b",
"metadata": {},
"source": [
"### 5.2 Test\n",
"\n",
"Train and score the model (this takes some time)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"id": "6252832f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:00:52.971169Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:00:52.970899Z",
"iopub.status.idle": "2022-07-27T14:07:42.543891Z",
"shell.execute_reply": "2022-07-27T14:07:42.543003Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
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"text": [
"Epoch 1/10\n"
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" 1/422 [..............................] - ETA: 6:07 - loss: 2.2953"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 2.2593 "
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" 3/422 [..............................] - ETA: 37s - loss: 2.2444"
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 1.4857"
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 1.4652"
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" 28/422 [>.............................] - ETA: 35s - loss: 1.4419"
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]
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]
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" 37/422 [=>............................] - ETA: 34s - loss: 1.2929"
]
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"282/422 [===================>..........] - ETA: 13s - loss: 0.4174"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.3608"
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.3602"
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.3570"
]
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]
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"400/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.3401"
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.3396"
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]
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"422/422 [==============================] - 41s 95ms/step - loss: 0.3302 - val_loss: 0.0818\n"
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"Epoch 2/10\n"
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" 7/422 [..............................] - ETA: 37s - loss: 0.1055"
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" 18/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 0.1206"
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" 58/422 [===>..........................] - ETA: 33s - loss: 0.1302"
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"300/422 [====================>.........] - ETA: 11s - loss: 0.1120"
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.1116"
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"340/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.1118"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.1100"
]
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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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"373/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.1099"
]
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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: 4s - loss: 0.1094"
]
},
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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: 3s - loss: 0.1094"
]
},
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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: 3s - 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",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.1095"
]
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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: 3s - 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",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.1095"
]
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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: 3s - loss: 0.1093"
]
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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: 3s - loss: 0.1092"
]
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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: 3s - loss: 0.1091"
]
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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: 3s - loss: 0.1091"
]
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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: 3s - loss: 0.1090"
]
},
{
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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: 2s - loss: 0.1090"
]
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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: 2s - loss: 0.1089"
]
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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",
"392/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.1089"
]
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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",
"393/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.1089"
]
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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: 2s - loss: 0.1087"
]
},
{
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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",
"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.1088"
]
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]
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"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.1086"
]
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"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.1086"
]
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"399/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.1087"
]
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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",
"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.1088"
]
},
{
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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",
"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.1087"
]
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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: 1s - 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",
"404/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.1087"
]
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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: 1s - loss: 0.1087"
]
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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: 1s - loss: 0.1089"
]
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]
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"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1086"
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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: 0.1087"
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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: 0.1085"
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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: 0.1086"
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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 [==============================] - 41s 96ms/step - loss: 0.1086 - val_loss: 0.0611\n"
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"Epoch 3/10\n"
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 37s - loss: 0.0800"
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" 28/422 [>.............................] - ETA: 37s - loss: 0.0803"
]
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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",
"317/422 [=====================>........] - ETA: 10s - loss: 0.0841"
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"318/422 [=====================>........] - ETA: 9s - loss: 0.0839 "
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"319/422 [=====================>........] - ETA: 9s - loss: 0.0840"
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"324/422 [======================>.......] - ETA: 9s - loss: 0.0838"
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"338/422 [=======================>......] - ETA: 8s - loss: 0.0830"
]
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]
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]
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"341/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0832"
]
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"342/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0832"
]
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]
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]
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]
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"347/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0835"
]
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"348/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0835"
]
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"349/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0837"
]
},
{
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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",
"350/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0839"
]
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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",
"351/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0840"
]
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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",
"352/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0839"
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0840"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0838"
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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: 6s - loss: 0.0837"
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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: 6s - loss: 0.0835"
]
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0835"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0833"
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0832"
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0830"
]
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0830"
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0832"
]
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0831"
]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 5s - 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",
"369/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0831"
]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0831"
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0830"
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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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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0831"
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0832"
]
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]
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0830"
]
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0830"
]
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"384/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0831"
]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0830"
]
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"386/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
]
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]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"390/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0834"
]
},
{
"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",
"391/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"392/422 [==========================>...] - 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",
"393/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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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",
"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0832"
]
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"395/422 [===========================>..] - 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",
"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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]
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]
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]
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]
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"407/422 [===========================>..] - ETA: 1s - 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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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 1s - 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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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 1s - loss: 0.0830"
]
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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: 0.0829"
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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",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0830"
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]
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"418/422 [============================>.] - 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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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0829"
]
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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: 0.0831"
]
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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",
"422/422 [==============================] - 41s 98ms/step - loss: 0.0831 - val_loss: 0.0454\n"
]
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"Epoch 4/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0721"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0638"
]
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" 3/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0606"
]
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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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" 6/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0733"
]
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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: 39s - loss: 0.0675"
]
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" 8/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0628"
]
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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: 39s - loss: 0.0655"
]
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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",
" 10/422 [..............................] - ETA: 38s - 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",
" 11/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0632"
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" 12/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0636"
]
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" 13/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0629"
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" 14/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0624"
]
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" 56/422 [==>...........................] - ETA: 35s - loss: 0.0692"
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"296/422 [====================>.........] - ETA: 12s - loss: 0.0728"
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"336/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.0720"
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]
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0706"
]
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]
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0704"
]
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0702"
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]
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0702"
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0702"
]
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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: 4s - loss: 0.0703"
]
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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: 4s - loss: 0.0702"
]
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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: 4s - 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",
"378/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0701"
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0701"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 4s - loss: 0.0702"
]
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0700"
]
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0696"
]
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]
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]
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]
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"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0695"
]
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"404/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0696"
]
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]
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"406/422 [===========================>..] - ETA: 1s - 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",
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]
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]
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"409/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0693"
]
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]
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"411/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0693"
]
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"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0693"
]
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]
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"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
]
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"415/422 [============================>.] - 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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"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0694"
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"422/422 [==============================] - 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",
"422/422 [==============================] - 41s 98ms/step - loss: 0.0694 - val_loss: 0.0430\n"
]
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"Epoch 5/10\n"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 37s - loss: 0.0644"
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]
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" 23/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 0.0711"
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]
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 0.0702"
]
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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",
" 27/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 0.0699"
]
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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",
" 28/422 [>.............................] - ETA: 36s - loss: 0.0687"
]
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" 29/422 [=>............................] - ETA: 36s - loss: 0.0677"
]
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" 30/422 [=>............................] - ETA: 36s - loss: 0.0669"
]
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" 31/422 [=>............................] - ETA: 36s - loss: 0.0673"
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" 32/422 [=>............................] - ETA: 36s - loss: 0.0662"
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"153/422 [=========>....................] - ETA: 25s - loss: 0.0645"
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"154/422 [=========>....................] - ETA: 25s - loss: 0.0649"
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"313/422 [=====================>........] - ETA: 10s - loss: 0.0605"
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"314/422 [=====================>........] - ETA: 10s - loss: 0.0605"
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]
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"352/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0612"
]
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0613"
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"354/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0615"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0615"
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"360/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0616"
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0615"
]
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]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0614"
]
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{
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0615"
]
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0617"
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0617"
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0616"
]
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]
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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: 3s - loss: 0.0617"
]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"386/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"388/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0616"
]
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{
"name": "stdout",
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0618"
]
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"392/422 [==========================>...] - ETA: 2s - 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: 2s - 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",
"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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",
"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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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]
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"400/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0615"
]
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0614"
]
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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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]
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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",
"407/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0613"
]
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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: 1s - loss: 0.0612"
]
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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: 1s - loss: 0.0612"
]
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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: 1s - loss: 0.0612"
]
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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",
"411/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0612"
]
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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: 0.0612"
]
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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",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0611"
]
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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: 0.0611"
]
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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: 0.0612"
]
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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",
"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0613"
]
},
{
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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",
"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0614"
]
},
{
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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",
"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0614"
]
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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",
"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0616"
]
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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: 0.0616"
]
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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: 0.0616"
]
},
{
"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 [==============================] - 40s 96ms/step - loss: 0.0616 - val_loss: 0.0394\n"
]
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"text": [
"Epoch 6/10\n"
]
},
{
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" 1/422 [..............................] - ETA: 39s - 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\b\r",
" 2/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0388"
]
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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\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0359"
]
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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",
" 4/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0396"
]
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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: 39s - loss: 0.0386"
]
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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",
" 6/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0364"
]
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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: 39s - loss: 0.0346"
]
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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",
" 8/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0390"
]
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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: 39s - loss: 0.0397"
]
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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",
" 10/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0421"
]
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"332/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.0576"
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"333/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.0578"
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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: 4s - 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",
"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0580"
]
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0581"
]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0580"
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"378/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"381/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0580"
]
},
{
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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",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0579"
]
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"384/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0578"
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0577"
]
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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: 3s - 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",
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]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0575"
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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: 3s - loss: 0.0574"
]
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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: 3s - loss: 0.0574"
]
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"392/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0574"
]
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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: 2s - loss: 0.0573"
]
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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",
"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0573"
]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0574"
]
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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: 2s - loss: 0.0574"
]
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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",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0574"
]
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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",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0573"
]
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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",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0576"
]
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{
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0577"
]
},
{
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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",
"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0577"
]
},
{
"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",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0576"
]
},
{
"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",
"404/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0577"
]
},
{
"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",
"405/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0576"
]
},
{
"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",
"406/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0576"
]
},
{
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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",
"407/422 [===========================>..] - ETA: 1s - 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",
"408/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0577"
]
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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: 1s - loss: 0.0576"
]
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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",
"410/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0576"
]
},
{
"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",
"411/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0576"
]
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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",
"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0577"
]
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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: 0.0578"
]
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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: 0.0578"
]
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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: 0.0578"
]
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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: 0.0578"
]
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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: 0.0579"
]
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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: 0.0578"
]
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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: 0.0578"
]
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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: 0.0577"
]
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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: 0.0577"
]
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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",
"422/422 [==============================] - 41s 97ms/step - loss: 0.0577 - val_loss: 0.0360\n"
]
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"Epoch 7/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0125"
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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",
" 2/422 [..............................] - ETA: 42s - loss: 0.0176"
]
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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",
" 3/422 [..............................] - ETA: 42s - loss: 0.0187"
]
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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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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 41s - loss: 0.0469"
]
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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: 39s - loss: 0.0445"
]
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" 7/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0503"
]
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" 8/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0502"
]
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" 9/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0525"
]
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" 10/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0533"
]
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" 11/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0559"
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" 12/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0549"
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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: 38s - loss: 0.0533"
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" 14/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0501"
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" 15/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0501"
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" 16/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0504"
]
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]
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" 18/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0467"
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" 19/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0497"
]
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0502"
]
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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",
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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",
" 23/422 [>.............................] - ETA: 38s - 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\b\r",
" 24/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0523"
]
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" 25/422 [>.............................] - ETA: 38s - 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\b\r",
" 26/422 [>.............................] - ETA: 38s - 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\b\r",
" 27/422 [>.............................] - ETA: 37s - loss: 0.0505"
]
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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",
" 28/422 [>.............................] - ETA: 37s - loss: 0.0501"
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"310/422 [=====================>........] - ETA: 10s - loss: 0.0504"
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"349/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0507"
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"350/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0508"
]
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0509"
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"358/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0508"
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0509"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0512"
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]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0512"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0513"
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]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0514"
]
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]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0517"
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0517"
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]
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"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0520"
]
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]
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"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0518"
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"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0515"
]
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"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0514"
]
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"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
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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",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0516"
]
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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 [==============================] - 41s 97ms/step - loss: 0.0516 - val_loss: 0.0403\n"
]
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"text": [
"Epoch 8/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0292"
]
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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",
" 2/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0357"
]
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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: 35s - loss: 0.0596"
]
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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",
" 4/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0566"
]
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" 5/422 [..............................] - ETA: 36s - loss: 0.0591"
]
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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: 36s - loss: 0.0602"
]
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"248/422 [================>.............] - ETA: 16s - loss: 0.0475"
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"328/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.0484"
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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: 5s - 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",
"368/422 [=========================>....] - ETA: 5s - 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",
"369/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0484"
]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0484"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0484"
]
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0484"
]
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0483"
]
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0486"
]
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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: 4s - loss: 0.0486"
]
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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: 4s - loss: 0.0487"
]
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0486"
]
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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: 4s - loss: 0.0486"
]
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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: 3s - loss: 0.0485"
]
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0484"
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0484"
]
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]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0484"
]
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0484"
]
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]
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"392/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0486"
]
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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: 2s - loss: 0.0485"
]
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0485"
]
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]
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]
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"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0486"
]
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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",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0485"
]
},
{
"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",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0485"
]
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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",
"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0484"
]
},
{
"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",
"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0484"
]
},
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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: 1s - loss: 0.0484"
]
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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: 1s - loss: 0.0484"
]
},
{
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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: 1s - loss: 0.0484"
]
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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",
"406/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0484"
]
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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",
"407/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0484"
]
},
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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: 1s - 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",
"409/422 [============================>.] - ETA: 1s - 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",
"410/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0481"
]
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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: 1s - loss: 0.0481"
]
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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: 0.0481"
]
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"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0480"
]
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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: 0.0480"
]
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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: 0.0479"
]
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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: 0.0479"
]
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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: 0.0479"
]
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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: 0.0479"
]
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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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]
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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: 0.0479"
]
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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: 0.0478"
]
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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 [==============================] - 40s 96ms/step - loss: 0.0478 - val_loss: 0.0352\n"
]
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"Epoch 9/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 38s - loss: 0.0271"
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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",
" 2/422 [..............................] - ETA: 41s - loss: 0.0266"
]
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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",
" 3/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0221"
]
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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",
" 4/422 [..............................] - ETA: 40s - 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\b\r",
" 5/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0504"
]
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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: 39s - loss: 0.0443"
]
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" 7/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0420"
]
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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: 40s - loss: 0.0390"
]
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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: 40s - loss: 0.0396"
]
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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",
" 10/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 0.0361"
]
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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: 39s - loss: 0.0354"
]
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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: 39s - loss: 0.0339"
]
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" 13/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0325"
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" 14/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0317"
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" 15/422 [>.............................] - ETA: 39s - loss: 0.0326"
]
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" 16/422 [>.............................] - ETA: 39s - loss: 0.0329"
]
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]
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]
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 39s - loss: 0.0371"
]
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" 21/422 [>.............................] - ETA: 39s - loss: 0.0408"
]
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" 22/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0401"
]
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" 23/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0399"
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" 24/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0393"
]
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" 25/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0392"
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 38s - loss: 0.0398"
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" 54/422 [==>...........................] - ETA: 35s - loss: 0.0382"
]
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" 55/422 [==>...........................] - ETA: 34s - loss: 0.0393"
]
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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",
" 56/422 [==>...........................] - ETA: 34s - loss: 0.0397"
]
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" 57/422 [===>..........................] - ETA: 34s - loss: 0.0391"
]
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" 58/422 [===>..........................] - ETA: 34s - loss: 0.0389"
]
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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",
" 59/422 [===>..........................] - ETA: 34s - loss: 0.0387"
]
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" 64/422 [===>..........................] - ETA: 34s - loss: 0.0377"
]
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"146/422 [=========>....................] - ETA: 26s - loss: 0.0433"
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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: 7s - loss: 0.0458"
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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: 7s - loss: 0.0458"
]
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"347/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0458"
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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: 7s - loss: 0.0457"
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"349/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0458"
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"350/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0457"
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0456"
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"352/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0456"
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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: 6s - loss: 0.0456"
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.0456"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0457"
]
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0457"
]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0458"
]
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]
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0459"
]
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0459"
]
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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: 4s - loss: 0.0460"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0459"
]
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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: 4s - loss: 0.0460"
]
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0460"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 4s - loss: 0.0459"
]
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0458"
]
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0458"
]
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0458"
]
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"384/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0458"
]
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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: 3s - loss: 0.0459"
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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: 3s - loss: 0.0459"
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"387/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0459"
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0455"
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]
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"409/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0455"
]
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"411/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0454"
]
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"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0454"
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"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0453"
]
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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",
"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",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0454"
]
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"422/422 [==============================] - 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",
"422/422 [==============================] - 41s 98ms/step - loss: 0.0453 - val_loss: 0.0343\n"
]
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"Epoch 10/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 42s - loss: 0.0068"
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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",
" 2/422 [..............................] - ETA: 39s - loss: 0.0428"
]
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 37s - loss: 0.0380"
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"323/422 [=====================>........] - ETA: 9s - loss: 0.0433"
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"324/422 [======================>.......] - ETA: 9s - loss: 0.0433"
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"325/422 [======================>.......] - ETA: 9s - loss: 0.0434"
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"347/422 [=======================>......] - ETA: 7s - 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",
"363/422 [========================>.....] - ETA: 5s - 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",
"364/422 [========================>.....] - ETA: 5s - 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",
"365/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0442"
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0442"
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0442"
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.0441"
]
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0441"
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0440"
]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0440"
]
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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",
"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0440"
]
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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: 4s - loss: 0.0440"
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0439"
]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0439"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0439"
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0438"
]
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0439"
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]
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]
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"387/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0437"
]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0437"
]
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]
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"391/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0436"
]
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"392/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0435"
]
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"393/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0434"
]
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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: 2s - loss: 0.0433"
]
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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: 2s - loss: 0.0434"
]
},
{
"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",
"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0434"
]
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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",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0433"
]
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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",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0433"
]
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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",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0432"
]
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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: 2s - loss: 0.0432"
]
},
{
"name": "stdout",
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0431"
]
},
{
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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: 1s - loss: 0.0431"
]
},
{
"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",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0430"
]
},
{
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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",
"404/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0430"
]
},
{
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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: 1s - loss: 0.0429"
]
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"406/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0430"
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"409/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0427"
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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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"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0425"
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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",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0427"
]
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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: 0.0428"
]
},
{
"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: 0.0427"
]
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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 [==============================] - 41s 96ms/step - loss: 0.0427 - 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",
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"\tclass_weight=None\n",
")"
]
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"execution_count": 33,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"clf.fit(x_train, y_train)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 34,
"id": "2dee9e2f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-07-27T14:07:42.549377Z",
"iopub.status.busy": "2022-07-27T14:07:42.548099Z",
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}
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"outputs": [
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"output_type": "stream",
"text": [
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" 1/79 [..............................] - ETA: 5s"
]
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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\r",
" 4/79 [>.............................] - ETA: 1s"
]
},
{
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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\r",
" 7/79 [=>............................] - ETA: 1s"
]
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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\r",
"10/79 [==>...........................] - ETA: 1s"
]
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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\r",
"13/79 [===>..........................] - ETA: 1s"
]
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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",
"16/79 [=====>........................] - 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",
"19/79 [======>.......................] - 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",
"22/79 [=======>......................] - 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",
"24/79 [========>.....................] - 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",
"27/79 [=========>....................] - 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",
"29/79 [==========>...................] - 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",
"32/79 [===========>..................] - 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",
"35/79 [============>.................] - ETA: 0s"
]
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"38/79 [=============>................] - 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",
"41/79 [==============>...............] - 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",
"44/79 [===============>..............] - ETA: 0s"
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"47/79 [================>.............] - ETA: 0s"
]
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"50/79 [=================>............] - ETA: 0s"
]
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"53/79 [===================>..........] - 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",
"56/79 [====================>.........] - 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",
"59/79 [=====================>........] - 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",
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"65/79 [=======================>......] - ETA: 0s"
]
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"68/79 [========================>.....] - ETA: 0s"
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"71/79 [=========================>....] - ETA: 0s"
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"74/79 [===========================>..] - ETA: 0s"
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"77/79 [============================>.] - ETA: 0s"
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"79/79 [==============================] - 2s 22ms/step\n"
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