![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
Run in Google ColabRun in Google Colab"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "addb4e59",
"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": "fef2603a",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:54.406415Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:54.405776Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:56.997794Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:56.997025Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"try:\n",
" import scikeras\n",
"except ImportError:\n",
" !python -m pip install scikeras[tensorflow]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "87359c98",
"metadata": {},
"source": [
"Silence TensorFlow warnings to keep output succint."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "7b1a23e6",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.004074Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.002515Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.008358Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.007752Z"
}
},
"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": "c96fdeae",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.012912Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.011755Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.356987Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.354620Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from scikeras.wrappers import KerasClassifier, KerasRegressor\n",
"from tensorflow import keras"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "7904fe79",
"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": "d017b25b",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.363291Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.361218Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.377705Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.376296Z"
}
},
"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": "abf0dbcf",
"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": "82e36592",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.382714Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.382428Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.390591Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.389724Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "d80378f8",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.394275Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.393803Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.398466Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.397280Z"
}
},
"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": "82339372",
"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": "a8cb01dc",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.401747Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.401343Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.411727Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.407111Z"
}
},
"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": "a0c2c6fa",
"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": "17c7eb02",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.415430Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.414944Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:57.420297Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:57.419549Z"
}
},
"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": "aab35e51",
"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": "7bef172e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:57.423502Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:57.423049Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.810028Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.809073Z"
}
},
"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 3ms/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": "4600a20e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.815226Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.813707Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.821523Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.819876Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.50835437]\n",
" [0.5120188 ]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[0][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"id": "48a018ab",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.824891Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.824527Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.828934Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.828224Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.18478751 0.16570844 0.22504371 0.1988086 0.2256517 ]\n",
" [0.17450474 0.17438972 0.20150712 0.21902028 0.23057804]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[1][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f7e82d1e",
"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": "3a9c8ea7",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.833496Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.832915Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.846996Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.846226Z"
}
},
"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": "71ad52e5",
"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": "941774d5",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.850168Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.849764Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.855673Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.854949Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y`, as will be passed to Keras:\n",
"[array([1, 0, 1, 0]), array([2, 2, 0, 0])]\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": "b1d1e367",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.860458Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.859341Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.868524Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.867820Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y_pred`, as will be returned to sklearn:\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"array([[1, 4],\n",
" [1, 4],\n",
" [1, 3],\n",
" [0, 4],\n",
" [1, 3]])"
]
},
"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": "e0242108",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.877543Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.876504Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.880824Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.880236Z"
}
},
"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": "53d03ac1",
"metadata": {},
"source": [
"Since this looks good, we move on to integrating our transformer into our classifier."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"id": "d1a15e08",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.889044Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:12:58.884898Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:12:58.896432Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.894789Z"
}
},
"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": "16b58e1b",
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"source": [
"### 3.3 Test classifier"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"id": "54b69ec2",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:12:58.905802Z",
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"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:12:58.910642Z"
}
},
"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": "83b31415",
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"execution": {
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"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:00.165381Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"0.52"
]
},
"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": "21cd31ed",
"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": "8ab152b2",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:00.173867Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:00.172939Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:00.177530Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:00.176888Z"
}
},
"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": "abf2ecea",
"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": "8b0dacab",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:00.180756Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:00.180289Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:00.188721Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:00.188100Z"
}
},
"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": "0e6ddbe0",
"metadata": {},
"source": [
"And test it with a small mock dataset:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"id": "4dd5df7a",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:00.192596Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:00.192178Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:00.947678Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:00.946937Z"
}
},
"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": "1db587a1",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:00.951763Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:00.951333Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:00.963054Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:00.962321Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-4.142554433026666"
]
},
"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": "814c4fcf",
"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": "3a6e025e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:00.966678Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:00.966258Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:00.970434Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:00.969786Z"
}
},
"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": "7a3c55c4",
"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": "3fb93eda",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:00.973627Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:00.973234Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:01.830118Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:01.829426Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-3.4840235923016705"
]
},
"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": "d54020e2",
"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": "bd4cd32d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:01.836082Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:01.835638Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.210969Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.210206Z"
}
},
"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": "5bccf29c",
"metadata": {},
"source": [
"The outputs (labels) are numbers 0-9:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "ba3f4d83",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.215341Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.215062Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.221084Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.220393Z"
}
},
"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": "926ee26e",
"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": "369eb4e4",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.227061Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.226635Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.850994Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.850192Z"
}
},
"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": "5933ec4f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.855478Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.854726Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.864768Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.859657Z"
}
},
"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": "0268c0f8",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.870514Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.868667Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.953939Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.953171Z"
}
},
"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": "71756fa9",
"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": "f166ccb0",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.962442Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.961102Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.970180Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.969464Z"
}
},
"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": "2007d307",
"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": "a58304f6",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.975192Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.973915Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.980878Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.980204Z"
}
},
"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": "2be04eb8",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.985585Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.984351Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:13:02.992306Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:13:02.991580Z"
}
},
"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": "08dfd4ea",
"metadata": {},
"source": [
"### 5.2 Test\n",
"\n",
"Train and score the model (this takes some time)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"id": "2c6d4a89",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-06-28T16:13:02.996954Z",
"iopub.status.busy": "2023-06-28T16:13:02.995780Z",
"iopub.status.idle": "2023-06-28T16:19:12.195653Z",
"shell.execute_reply": "2023-06-28T16:19:12.194867Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
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"\r",
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"322/422 [=====================>........] - ETA: 8s - loss: 0.3978"
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.3921"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.3706"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.3699"
]
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.3697"
]
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]
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.3668"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.3646"
]
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.3640"
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.3622"
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]
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"387/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.3556"
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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: 0.3519"
]
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]
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"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.3507"
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]
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"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.3495"
]
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.3489"
]
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"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.3484"
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"422/422 [==============================] - 39s 89ms/step - loss: 0.3390 - val_loss: 0.0827\n"
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"Epoch 2/10\n"
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" 55/422 [==>...........................] - ETA: 31s - loss: 0.1337"
]
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" 56/422 [==>...........................] - ETA: 31s - loss: 0.1326"
]
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" 59/422 [===>..........................] - ETA: 31s - loss: 0.1320"
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" 61/422 [===>..........................] - ETA: 31s - loss: 0.1310"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"340/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.1169"
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"341/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.1166"
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"342/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.1166"
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.1150"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.1144"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.1142"
]
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]
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.1141"
]
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.1134"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.1133"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.1119"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.1120"
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"422/422 [==============================] - 37s 88ms/step - loss: 0.1120 - val_loss: 0.0685\n"
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"Epoch 3/10\n"
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" 25/422 [>.............................] - ETA: 34s - loss: 0.0795"
]
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 34s - loss: 0.0813"
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]
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]
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]
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]
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]
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" 38/422 [=>............................] - ETA: 33s - loss: 0.0843"
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" 39/422 [=>............................] - ETA: 33s - loss: 0.0844"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 5s - loss: 0.0835"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"359/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0835"
]
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"360/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0835"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0834"
]
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0834"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"363/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0834"
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0832"
]
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0833"
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0833"
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0832"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - 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",
"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0831"
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{
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0829"
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0829"
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0830"
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0832"
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0834"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0834"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0834"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"381/422 [==========================>...] - 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",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0832"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0832"
]
},
{
"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",
"384/422 [==========================>...] - 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",
"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0832"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"386/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
]
},
{
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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",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0832"
]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
},
{
"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",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
},
{
"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",
"390/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0835"
]
},
{
"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",
"391/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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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",
"392/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0832"
]
},
{
"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",
"393/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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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",
"395/422 [===========================>..] - 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",
"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0834"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
},
{
"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",
"398/422 [===========================>..] - 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",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
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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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"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0831"
]
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"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0832"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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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: 0.0830"
]
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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",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0832"
]
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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 [==============================] - 37s 88ms/step - loss: 0.0832 - val_loss: 0.0484\n"
]
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"Epoch 4/10\n"
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" 1/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0774"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 34s - 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",
" 3/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0763"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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" 6/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0770"
]
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" 7/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0702"
]
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" 8/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0659"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0675"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 35s - loss: 0.0676"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 35s - loss: 0.0657"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 35s - loss: 0.0644"
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" 13/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0635"
]
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" 14/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0612"
]
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" 15/422 [>.............................] - ETA: 34s - loss: 0.0596"
]
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" 56/422 [==>...........................] - ETA: 31s - loss: 0.0688"
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" 57/422 [===>..........................] - ETA: 30s - loss: 0.0684"
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"137/422 [========>.....................] - ETA: 24s - loss: 0.0694"
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"297/422 [====================>.........] - ETA: 10s - loss: 0.0721"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"336/422 [======================>.......] - ETA: 7s - loss: 0.0729"
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"337/422 [======================>.......] - ETA: 7s - loss: 0.0729"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"338/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0730"
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0729"
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"341/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0728"
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"343/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0727"
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"346/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0726"
]
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"349/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0724"
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0725"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0719"
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0718"
]
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0718"
]
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0718"
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0718"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"367/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0718"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"368/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0716"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0716"
]
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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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"376/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0716"
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0716"
]
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0715"
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"415/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0713"
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"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0713"
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"422/422 [==============================] - 37s 87ms/step - loss: 0.0713 - val_loss: 0.0416\n"
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0725"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"154/422 [=========>....................] - ETA: 22s - loss: 0.0656"
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"155/422 [==========>...................] - ETA: 22s - loss: 0.0654"
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"156/422 [==========>...................] - ETA: 22s - loss: 0.0653"
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"314/422 [=====================>........] - ETA: 9s - loss: 0.0615"
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"315/422 [=====================>........] - ETA: 9s - loss: 0.0613"
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"338/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0622"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"354/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0632"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0632"
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"356/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0630"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0629"
]
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0627"
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0628"
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0630"
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]
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0631"
]
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0631"
]
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"384/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0629"
]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0628"
]
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"386/422 [==========================>...] - ETA: 3s - 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\r",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0626"
]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0626"
]
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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: 2s - loss: 0.0626"
]
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]
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"393/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0626"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0626"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0626"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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"407/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0623"
]
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"408/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0622"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0622"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0623"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0624"
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0626"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0626"
]
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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",
"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0626"
]
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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: 0.0628"
]
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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: 0.0629"
]
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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: 0.0628"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 37s 87ms/step - loss: 0.0628 - val_loss: 0.0384\n"
]
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"text": [
"Epoch 6/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0308"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0356"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0389"
]
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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: 0.0451"
]
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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: 35s - loss: 0.0406"
]
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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: 35s - loss: 0.0419"
]
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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: 35s - 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",
" 8/422 [..............................] - ETA: 35s - loss: 0.0450"
]
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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: 35s - loss: 0.0429"
]
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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: 35s - loss: 0.0434"
]
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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",
" 11/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0457"
]
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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",
"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0563"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0564"
]
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0564"
]
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0565"
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0565"
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0565"
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0565"
]
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0564"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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"386/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0562"
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]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0560"
]
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0558"
]
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"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0558"
]
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{
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"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0558"
]
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"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0558"
]
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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: 0.0557"
]
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{
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"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0560"
]
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"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0560"
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0560"
]
},
{
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"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0561"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0561"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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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",
"405/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0562"
]
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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: 0.0563"
]
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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: 0.0563"
]
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"408/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0564"
]
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"409/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0563"
]
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"410/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0563"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"411/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0563"
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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: 0.0563"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0562"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0563"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0563"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0562"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0562"
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"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0562"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0561"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0561"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0561"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 36s 86ms/step - loss: 0.0561 - val_loss: 0.0343\n"
]
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"Epoch 7/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 31s - loss: 0.0296"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 33s - loss: 0.0219"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 33s - loss: 0.0248"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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",
" 5/422 [..............................] - ETA: 28s - loss: 0.0454"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 6/422 [..............................] - ETA: 29s - loss: 0.0505"
]
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" 7/422 [..............................] - ETA: 30s - loss: 0.0540"
]
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" 8/422 [..............................] - ETA: 31s - loss: 0.0518"
]
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" 9/422 [..............................] - ETA: 32s - loss: 0.0552"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 32s - loss: 0.0588"
]
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" 11/422 [..............................] - ETA: 32s - loss: 0.0568"
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" 12/422 [..............................] - ETA: 32s - loss: 0.0566"
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" 13/422 [..............................] - ETA: 32s - loss: 0.0556"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 14/422 [..............................] - ETA: 32s - loss: 0.0538"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 15/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0547"
]
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" 16/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0571"
]
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" 17/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0565"
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" 18/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0551"
]
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" 19/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0574"
]
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0582"
]
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]
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" 22/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0572"
]
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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",
" 23/422 [>.............................] - ETA: 32s - 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\b\r",
" 24/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0581"
]
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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",
" 25/422 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 0.0570"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 32s - loss: 0.0565"
]
},
{
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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",
" 27/422 [>.............................] - ETA: 31s - loss: 0.0556"
]
},
{
"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",
" 28/422 [>.............................] - ETA: 31s - loss: 0.0541"
]
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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",
" 29/422 [=>............................] - ETA: 31s - loss: 0.0533"
]
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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",
"350/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0513"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"351/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0513"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"352/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0513"
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0514"
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"354/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0513"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0513"
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"357/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0511"
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"358/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0513"
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0512"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0512"
]
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0511"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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"365/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0511"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"366/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0514"
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]
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0519"
]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0517"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0517"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0517"
]
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]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0519"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0520"
]
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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",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0521"
]
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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",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0522"
]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0521"
]
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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: 0.0521"
]
},
{
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"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0520"
]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0519"
]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0523"
]
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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",
"390/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0522"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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"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 [==============================] - 36s 87ms/step - loss: 0.0529 - val_loss: 0.0377\n"
]
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"text": [
"Epoch 8/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 36s - loss: 0.0205"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 36s - loss: 0.0560"
]
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" 3/422 [..............................] - ETA: 36s - loss: 0.0784"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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" 6/422 [..............................] - ETA: 36s - loss: 0.0677"
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" 7/422 [..............................] - ETA: 36s - loss: 0.0655"
]
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"289/422 [===================>..........] - ETA: 11s - loss: 0.0481"
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"328/422 [======================>.......] - ETA: 7s - loss: 0.0487"
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 7s - loss: 0.0486"
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"330/422 [======================>.......] - ETA: 7s - loss: 0.0486"
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"335/422 [======================>.......] - ETA: 7s - loss: 0.0483"
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"338/422 [=======================>......] - ETA: 7s - loss: 0.0480"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0490"
]
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0491"
]
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0489"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"368/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0488"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0488"
]
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0489"
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0489"
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0489"
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0486"
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
]
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"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
]
},
{
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"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
]
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"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0489"
]
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"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0489"
]
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"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0487"
]
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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",
"402/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0487"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0486"
]
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"404/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0487"
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]
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"407/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0488"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"408/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"409/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"410/422 [============================>.] - ETA: 1s - 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",
"411/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0486"
]
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"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0485"
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"415/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0483"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"418/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0485"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - 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",
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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: 0.0485"
]
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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",
"422/422 [==============================] - 36s 86ms/step - loss: 0.0485 - val_loss: 0.0336\n"
]
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"Epoch 9/10\n"
]
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" 1/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0439"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 2/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0300"
]
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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: 34s - loss: 0.0387"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 34s - loss: 0.0562"
]
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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: 34s - loss: 0.0717"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 34s - loss: 0.0608"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0552"
]
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" 8/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0541"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 34s - loss: 0.0499"
]
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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: 34s - loss: 0.0464"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 34s - 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\b\r",
" 12/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0405"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 34s - loss: 0.0380"
]
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" 14/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0369"
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" 15/422 [>.............................] - ETA: 34s - loss: 0.0359"
]
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]
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]
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]
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 34s - loss: 0.0399"
]
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" 21/422 [>.............................] - ETA: 34s - loss: 0.0451"
]
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" 22/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0440"
]
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" 23/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0444"
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" 24/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0437"
]
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" 25/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0428"
]
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0437"
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0467"
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" 28/422 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 0.0454"
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" 55/422 [==>...........................] - ETA: 30s - loss: 0.0406"
]
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" 56/422 [==>...........................] - ETA: 30s - loss: 0.0407"
]
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" 64/422 [===>..........................] - ETA: 30s - loss: 0.0394"
]
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"267/422 [=================>............] - ETA: 13s - loss: 0.0451"
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"306/422 [====================>.........] - ETA: 9s - loss: 0.0464"
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"307/422 [====================>.........] - ETA: 9s - loss: 0.0463"
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"346/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0466"
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"347/422 [=======================>......] - ETA: 6s - loss: 0.0466"
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0464"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.0460"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0465"
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0466"
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]
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 3s - 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\r",
"379/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0469"
]
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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",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0468"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0469"
]
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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\r",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0469"
]
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0468"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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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"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0470"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0469"
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"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0467"
]
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0466"
]
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]
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"410/422 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.0464"
]
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"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0463"
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"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0463"
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"417/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0463"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0462"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0462"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0463"
]
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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: 0.0462"
]
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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: 0.0461"
]
},
{
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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 [==============================] - 37s 87ms/step - loss: 0.0461 - val_loss: 0.0303\n"
]
},
{
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"Epoch 10/10\n"
]
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"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0071"
]
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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: 34s - loss: 0.0459"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 34s - loss: 0.0416"
]
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"245/422 [================>.............] - ETA: 15s - loss: 0.0460"
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"325/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.0475"
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"326/422 [======================>.......] - ETA: 8s - loss: 0.0474"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 4s - loss: 0.0476"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 4s - loss: 0.0476"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"366/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0475"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 4s - loss: 0.0475"
]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0475"
]
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0475"
]
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0475"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0475"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.0474"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0473"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0473"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 3s - loss: 0.0473"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 3s - loss: 0.0472"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 3s - loss: 0.0471"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 3s - loss: 0.0471"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 3s - loss: 0.0471"
]
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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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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.0472"
]
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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: 0.0471"
]
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"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0470"
]
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]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0472"
]
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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: 2s - loss: 0.0472"
]
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]
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]
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0470"
]
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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",
"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - 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\r",
"396/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0468"
]
},
{
"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",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0468"
]
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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",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.0467"
]
},
{
"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",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0467"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0466"
]
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0465"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0465"
]
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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: 0.0465"
]
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"name": "stdout",
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"404/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0465"
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"405/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0464"
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"406/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0464"
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"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0463"
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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 [==============================] - 37s 87ms/step - loss: 0.0462 - val_loss: 0.0319\n"
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"data": {
"text/html": [
"MultiDimensionalClassifier(\n",
"\tmodel=<function get_model at 0x7f16cac25160>\n",
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")In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook. MultiDimensionalClassifier(\n",
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