notebooks/gan-latentspace.ipynb

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   "execution_count": 1,
   "id": "8dae3806",
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    },
    "tags": []
   },
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   "source": [
    "from numpy import zeros, ones\n",
    "from numpy.random import randn, randint\n",
    "\n",
    "from tensorflow.keras.optimizers import Adam\n",
    "from tensorflow.keras.models import Sequential\n",
    "from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout\n",
    "from tensorflow.keras.utils import plot_model\n",
    "\n",
    "from matplotlib import pyplot as plt"
   ]
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    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "Discriminator model - Input to the model - 128 x 128 x 3 images\n",
    "output - binary (true/fake image)"
   ]
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  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
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   "metadata": {
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    },
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     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def discriminator(input_shape=(128, 128, 3)):\n",
    "    \n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    model.add(Conv2D(128, (3, 3), padding='same', input_shape=input_shape))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2D(128, (3, 3), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Flatten())\n",
    "    model.add(Dropout(0.4))\n",
    "    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))\n",
    "    optimizer = Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)\n",
    "    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])\n",
    "    \n",
    "    return model\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "802f0f40",
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     "status": "completed"
    },
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   },
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   "source": [
    "# test_discrm = discriminator()\n",
    "# print(test_discrm.summary())\n",
    "# plot_model(test_discrm, to_file='disc_model.png', show_shapes=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "2acbb8f8",
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     "start_time": "2022-07-02T20:51:13.871992",
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    },
    "tags": []
   },
   "source": [
    "Generator - Input to genertor network will be a latent vector. And the model will output a 128 x 128 x 3 image that can be fed into the discriminator"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "38754266",
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    },
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     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def generator(latent_dimension):\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    nodes = 128 * 8 * 8\n",
    "    model.add(Dense(nodes, input_dim=latent_dimension))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Reshape((8, 8, 128)))\n",
    "    model.add(Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2DTranspose(128, (4, 4), strides=(2, 2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2D(3, (8, 8), activation='tanh', padding='same'))\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "id": "4234fcd1",
   "metadata": {
    "execution": {
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    },
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     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# test_gen = generator(100)\n",
    "# print(test_gen.summary)\n",
    "# plot_model(test_gen, to_file='generator_model.png', show_shapes=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "id": "67417c9b",
   "metadata": {
    "execution": {
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     "start_time": "2022-07-02T20:51:13.917291",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def define_gan(generator_model, discriminator_model):\n",
    "    discriminator_model.trainable = False\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    model.add(generator_model)\n",
    "    model.add(discriminator_model)\n",
    "    optimizer = Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)\n",
    "    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "0398fed1",
   "metadata": {
    "execution": {
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    },
    "papermill": {
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     "end_time": "2022-07-02T20:51:13.946617",
     "exception": false,
     "start_time": "2022-07-02T20:51:13.934988",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# test_gan = define_gan(test_gen, test_discrm)\n",
    "# print(test_gan.summary())\n",
    "# plot_model(test_gan, to_file='combined_moel.png', show_shapes=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "f5cfc5a1",
   "metadata": {
    "execution": {
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     "shell.execute_reply": "2022-07-02T20:51:13.960245Z"
    },
    "papermill": {
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     "exception": false,
     "start_time": "2022-07-02T20:51:13.950951",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#Function to sample some random real images\n",
    "def generate_real_images(dataset, n_samples):\n",
    "    ix = randint(0, dataset.shape[0], n_samples)\n",
    "    X = dataset[ix]\n",
    "    y = ones((n_samples, 1))  #Class label for real image is 1\n",
    "    return X, y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "id": "24827174",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-07-02T20:51:13.974693Z",
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    },
    "papermill": {
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     "start_time": "2022-07-02T20:51:13.967647",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#Function to generate random latent points\n",
    "def generate_latent_points(latent_dim, n_samples):\n",
    "    x_input = randn(latent_dim*n_samples)\n",
    "    x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim)\n",
    "    return x_input"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "53a20dba",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-07-02T20:51:13.990991Z",
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     "shell.execute_reply": "2022-07-02T20:51:13.994110Z"
    },
    "papermill": {
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     "start_time": "2022-07-02T20:51:13.984537",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#Function to generate fake images using latent Vectors\n",
    "def generate_fake_samples(gen_model, latent_dim, n_samples):\n",
    "    x_input = generate_latent_points(latent_dim, n_samples)   # Generate latent points as input to the generator\n",
    "    X = gen_model.predict(x_input)   #Uses the generator model to generate fake images\n",
    "    y = zeros((n_samples, 1))  # Class label for fake image is 0\n",
    "    return X, y\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "id": "242c8a34",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-07-02T20:51:14.007791Z",
     "iopub.status.busy": "2022-07-02T20:51:14.006445Z",
     "iopub.status.idle": "2022-07-02T20:51:14.012588Z",
     "shell.execute_reply": "2022-07-02T20:51:14.011721Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.013283,
     "end_time": "2022-07-02T20:51:14.014528",
     "exception": false,
     "start_time": "2022-07-02T20:51:14.001245",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def save_plot(examples, epoch, n=10):\n",
    "    examples = (examples + 1) / 2.0 \n",
    "    for i in range(n * n):\n",
    "        plt.subplot(n, n, 1 + 1)\n",
    "        plt.axis('off')\n",
    "        plt.imshow(examples[i])\n",
    "    file_name = 'generated_plot_128x128_e%03d.png' % (epoch+1)\n",
    "    plt.savefig(file_name)\n",
    "    plt.close()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "id": "9d8d90b2",
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-07-02T20:51:14.024719Z",
     "iopub.status.busy": "2022-07-02T20:51:14.024480Z",
     "iopub.status.idle": "2022-07-02T20:51:14.030549Z",
     "shell.execute_reply": "2022-07-02T20:51:14.029645Z"
    },
    "papermill": {
     "duration": 0.013463,
     "end_time": "2022-07-02T20:51:14.032563",
     "exception": false,
     "start_time": "2022-07-02T20:51:14.019100",
     "status": "completed"
    },
    "tags": []
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#Funciton to summarize the performace periodically\n",
    "def summarize_performace(epoch, gen_model, disc_model, dataset, latent_dim, n_samples=100):\n",
    "    #Lets fetch the real images\n",
    "    X_real, y_real = generate_real_images(dataset, n_samples)\n",
    "    _, acc_real = disc_model.evaluate(X_real, y_real, verbose=0)\n",
    "    x_fake, y_fake = generate_fake_samples(gen_model, latent_dim, n_samples)\n",
    "    _, acc_fake = disc_model.evaluate(x_fake, y_fake, verbose=0)\n",
    "    print('>Accuracy real: %.0f%%, fake: %.0f%%' % (acc_real*100, acc_fake*100))\n",
    "    save_plot(x_fake, epoch)\n",
    "    filename = 'generator_model_128x128_%03d.h5' % (epoch+1)\n",
    "    gen_model.save(filename)\n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "id": "26e4f502",
   "metadata": {
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     "iopub.execute_input": "2022-07-02T20:51:14.042573Z",
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    "def train(gen_model, disc_model, gan_model, dataset, latent_dim, n_epochs=100, n_batch=128):\n",
    "    bat_per_epo = int(dataset.shape[0] / n_batch)\n",
    "    half_batch = int(n_batch / 2)  # Discriminator trained on half real and half fake images\n",
    "    #Enumerate epochs\n",
    "    for i in range(n_epochs):\n",
    "        #enumerate batches\n",
    "        for j in range(bat_per_epo):\n",
    "            X_real, y_real = generate_real_images(dataset, half_batch)  #Fetch real images\n",
    "            d_loss1, _ = disc_model.train_on_batch(X_real, y_real)       #Train the discriminator using real images\n",
    "            X_fake, y_fake = generate_fake_samples(gen_model, latent_dim, half_batch)   #Generate fake images\n",
    "            d_loss2, _ = disc_model.train_on_batch(X_fake, y_fake)    #Train discriminator on fake images\n",
    "            X_gan = generate_latent_points(latent_dim, n_batch)       #Generate latent vectors as input for generator\n",
    "            y_gan = ones((n_batch, 1))      #Label generates (fake) images as 1 to fool the discriminator\n",
    "            g_loss = gan_model.train_on_batch(X_gan, y_gan)   # Train the generator (via the discriminator error)\n",
    "            print('Epoch>%d, %d/%d, d1=%.3f, d2=%.3f g=%.3f' %(i+1, j+1, bat_per_epo, d_loss1, d_loss2, g_loss))   #Reports generator and discriminator errors\n",
    "        if (i+1) % 20 == 0:\n",
    "            summarize_performace(i, gen_model, disc_model, dataset, latent_dim)\n",
    "            "
   ]
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    "import os\n",
    "import numpy as np\n",
    "import cv2\n",
    "from PIL import Image\n",
    "import random"
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    "import numpy"
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     "text": [
      "2022-07-02 20:52:59.593424: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:52:59.693924: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:52:59.694628: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:52:59.697479: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX2 AVX512F FMA\n",
      "To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.\n",
      "2022-07-02 20:52:59.702220: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:52:59.702905: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:52:59.703602: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:53:01.770353: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:53:01.771257: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:53:01.772132: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero\n",
      "2022-07-02 20:53:01.773850: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 15403 MB memory:  -> device: 0, name: Tesla P100-PCIE-16GB, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 6.0\n",
      "2022-07-02 20:53:03.020773: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)\n",
      "2022-07-02 20:53:03.997354: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:369] Loaded cuDNN version 8005\n"
     ]
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    {
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     "text": [
      "Epoch>1, 1/117, d1=0.709, d2=0.695 g=0.692\n",
      "Epoch>1, 2/117, d1=0.638, d2=0.695 g=0.692\n",
      "Epoch>1, 3/117, d1=0.541, d2=0.699 g=0.689\n",
      "Epoch>1, 4/117, d1=0.375, d2=0.713 g=0.677\n",
      "Epoch>1, 5/117, d1=0.183, d2=0.760 g=0.644\n",
      "Epoch>1, 6/117, d1=0.076, d2=0.866 g=0.601\n",
      "Epoch>1, 7/117, d1=0.038, d2=0.949 g=0.598\n",
      "Epoch>1, 8/117, d1=0.080, d2=0.926 g=0.643\n",
      "Epoch>1, 9/117, d1=0.108, d2=0.781 g=0.736\n",
      "Epoch>1, 10/117, d1=0.121, d2=0.636 g=0.836\n",
      "Epoch>1, 11/117, d1=0.067, d2=0.575 g=0.947\n",
      "Epoch>1, 12/117, d1=0.021, d2=0.537 g=1.025\n",
      "Epoch>1, 13/117, d1=0.037, d2=0.531 g=1.007\n",
      "Epoch>1, 14/117, d1=0.024, d2=0.535 g=0.975\n",
      "Epoch>1, 15/117, d1=0.013, d2=0.525 g=0.989\n",
      "Epoch>1, 16/117, d1=0.018, d2=0.495 g=1.047\n",
      "Epoch>1, 17/117, d1=0.010, d2=0.447 g=1.181\n",
      "Epoch>1, 18/117, d1=0.003, d2=0.381 g=1.409\n",
      "Epoch>1, 19/117, d1=0.029, d2=0.338 g=1.701\n",
      "Epoch>1, 20/117, d1=0.000, d2=0.228 g=2.472\n",
      "Epoch>1, 21/117, d1=0.000, d2=0.070 g=3.593\n",
      "Epoch>1, 22/117, d1=0.000, d2=0.032 g=4.030\n",
      "Epoch>1, 23/117, d1=0.000, d2=0.027 g=4.110\n",
      "Epoch>1, 24/117, d1=0.000, d2=0.027 g=4.160\n",
      "Epoch>1, 25/117, d1=0.000, d2=0.044 g=4.219\n",
      "Epoch>1, 26/117, d1=0.000, d2=0.113 g=5.305\n",
      "Epoch>1, 27/117, d1=0.000, d2=0.022 g=6.956\n",
      "Epoch>1, 28/117, d1=0.000, d2=0.029 g=9.799\n",
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      "Epoch>1, 30/117, d1=0.060, d2=0.000 g=7.680\n",
      "Epoch>1, 31/117, d1=0.000, d2=0.001 g=6.897\n",
      "Epoch>1, 32/117, d1=0.000, d2=0.001 g=6.735\n",
      "Epoch>1, 33/117, d1=0.000, d2=0.002 g=6.573\n",
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      "Epoch>1, 35/117, d1=0.000, d2=0.029 g=15.025\n",
      "Epoch>1, 36/117, d1=0.000, d2=0.000 g=15.532\n",
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      "Epoch>1, 38/117, d1=0.000, d2=0.002 g=5.877\n",
      "Epoch>1, 39/117, d1=0.000, d2=0.005 g=5.509\n",
      "Epoch>1, 40/117, d1=0.000, d2=0.022 g=4.988\n",
      "Epoch>1, 41/117, d1=0.000, d2=1.147 g=10.942\n",
      "Epoch>1, 42/117, d1=0.000, d2=0.000 g=18.037\n",
      "Epoch>1, 43/117, d1=0.051, d2=0.000 g=15.782\n",
      "Epoch>1, 44/117, d1=0.000, d2=0.000 g=14.058\n",
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      "Epoch>1, 46/117, d1=0.000, d2=0.000 g=10.624\n",
      "Epoch>1, 47/117, d1=0.000, d2=0.000 g=8.984\n",
      "Epoch>1, 48/117, d1=0.000, d2=0.007 g=5.924\n",
      "Epoch>1, 49/117, d1=0.000, d2=1.548 g=20.716\n",
      "Epoch>1, 50/117, d1=4.128, d2=0.023 g=1.293\n",
      "Epoch>1, 51/117, d1=0.002, d2=0.568 g=1.068\n",
      "Epoch>1, 52/117, d1=0.000, d2=0.381 g=1.552\n",
      "Epoch>1, 53/117, d1=0.002, d2=0.185 g=2.380\n",
      "Epoch>1, 54/117, d1=0.036, d2=0.081 g=3.054\n",
      "Epoch>1, 55/117, d1=0.083, d2=0.058 g=3.131\n",
      "Epoch>1, 56/117, d1=0.008, d2=0.046 g=3.369\n",
      "Epoch>1, 57/117, d1=0.001, d2=0.037 g=3.592\n",
      "Epoch>1, 58/117, d1=0.001, d2=0.028 g=3.790\n",
      "Epoch>1, 59/117, d1=0.001, d2=0.023 g=3.929\n",
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      "Epoch>1, 70/117, d1=0.183, d2=24.435 g=5.398\n",
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      "Epoch>1, 79/117, d1=0.181, d2=0.252 g=1.968\n",
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      "Epoch>1, 85/117, d1=0.193, d2=0.178 g=3.078\n",
      "Epoch>1, 86/117, d1=0.306, d2=0.215 g=2.526\n",
      "Epoch>1, 87/117, d1=0.124, d2=0.153 g=3.316\n",
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      "Epoch>1, 90/117, d1=0.234, d2=0.162 g=4.128\n",
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      "Epoch>1, 95/117, d1=0.217, d2=0.096 g=4.060\n",
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      "Epoch>2, 116/117, d1=0.596, d2=0.402 g=1.923\n",
      "Epoch>2, 117/117, d1=0.493, d2=0.407 g=1.862\n",
      "Epoch>3, 1/117, d1=0.442, d2=0.348 g=1.895\n",
      "Epoch>3, 2/117, d1=0.554, d2=0.374 g=1.775\n",
      "Epoch>3, 3/117, d1=0.357, d2=0.424 g=1.921\n",
      "Epoch>3, 4/117, d1=0.412, d2=0.305 g=1.929\n",
      "Epoch>3, 5/117, d1=0.389, d2=0.335 g=1.933\n",
      "Epoch>3, 6/117, d1=0.428, d2=0.387 g=1.972\n",
      "Epoch>3, 7/117, d1=0.351, d2=0.304 g=1.921\n",
      "Epoch>3, 8/117, d1=0.305, d2=0.386 g=2.137\n",
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      "Epoch>4, 11/117, d1=0.458, d2=0.733 g=1.360\n",
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      "Epoch>4, 54/117, d1=0.511, d2=0.584 g=1.324\n",
      "Epoch>4, 55/117, d1=0.559, d2=0.840 g=1.328\n",
      "Epoch>4, 56/117, d1=0.704, d2=0.579 g=1.280\n",
      "Epoch>4, 57/117, d1=0.630, d2=0.570 g=1.092\n",
      "Epoch>4, 58/117, d1=0.590, d2=0.648 g=1.127\n",
      "Epoch>4, 59/117, d1=0.576, d2=0.649 g=1.230\n",
      "Epoch>4, 60/117, d1=0.659, d2=0.521 g=1.221\n",
      "Epoch>4, 61/117, d1=0.603, d2=0.533 g=1.229\n",
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      "Epoch>5, 113/117, d1=0.663, d2=0.628 g=1.261\n",
      "Epoch>5, 114/117, d1=0.755, d2=0.574 g=1.242\n",
      "Epoch>5, 115/117, d1=0.660, d2=0.630 g=1.288\n",
      "Epoch>5, 116/117, d1=0.534, d2=0.542 g=1.427\n",
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      "Epoch>7, 31/117, d1=0.685, d2=0.580 g=1.186\n",
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      "Epoch>7, 33/117, d1=0.586, d2=0.746 g=1.153\n",
      "Epoch>7, 34/117, d1=0.595, d2=0.588 g=1.144\n",
      "Epoch>7, 35/117, d1=0.636, d2=0.683 g=1.163\n",
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      "Epoch>7, 37/117, d1=0.604, d2=0.572 g=1.125\n",
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      "Epoch>7, 50/117, d1=0.654, d2=0.638 g=1.237\n",
      "Epoch>7, 51/117, d1=0.585, d2=0.623 g=1.366\n",
      "Epoch>7, 52/117, d1=0.689, d2=0.572 g=1.215\n",
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      "Epoch>9, 116/117, d1=0.518, d2=0.531 g=1.178\n",
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      "Epoch>10, 41/117, d1=0.420, d2=0.475 g=1.404\n",
      "Epoch>10, 42/117, d1=0.424, d2=0.418 g=1.369\n",
      "Epoch>10, 43/117, d1=0.515, d2=0.442 g=1.333\n",
      "Epoch>10, 44/117, d1=0.382, d2=0.476 g=1.356\n",
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      "Epoch>12, 4/117, d1=0.380, d2=0.624 g=1.544\n",
      "Epoch>12, 5/117, d1=0.502, d2=0.548 g=1.671\n",
      "Epoch>12, 6/117, d1=0.531, d2=0.471 g=1.808\n",
      "Epoch>12, 7/117, d1=0.727, d2=0.734 g=1.666\n",
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      "Epoch>12, 9/117, d1=0.625, d2=0.539 g=1.300\n",
      "Epoch>12, 10/117, d1=0.727, d2=0.799 g=1.306\n",
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      "Epoch>12, 12/117, d1=0.647, d2=0.610 g=1.094\n",
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      "Epoch>12, 14/117, d1=0.702, d2=0.600 g=1.170\n",
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      "Epoch>12, 108/117, d1=0.608, d2=0.551 g=1.138\n",
      "Epoch>12, 109/117, d1=0.691, d2=0.733 g=0.985\n",
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      "Epoch>12, 113/117, d1=0.628, d2=0.551 g=1.278\n",
      "Epoch>12, 114/117, d1=0.604, d2=0.562 g=1.342\n",
      "Epoch>12, 115/117, d1=0.692, d2=0.469 g=1.344\n",
      "Epoch>12, 116/117, d1=0.563, d2=0.501 g=1.283\n",
      "Epoch>12, 117/117, d1=0.554, d2=0.538 g=1.333\n",
      "Epoch>13, 1/117, d1=0.500, d2=0.548 g=1.344\n",
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      "Epoch>13, 11/117, d1=0.561, d2=0.510 g=1.183\n",
      "Epoch>13, 12/117, d1=0.560, d2=0.516 g=1.224\n",
      "Epoch>13, 13/117, d1=0.522, d2=0.583 g=1.236\n",
      "Epoch>13, 14/117, d1=0.606, d2=0.607 g=1.177\n",
      "Epoch>13, 15/117, d1=0.594, d2=0.692 g=1.231\n",
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      "Epoch>13, 17/117, d1=0.694, d2=0.497 g=1.374\n",
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      "Epoch>13, 21/117, d1=0.434, d2=0.589 g=1.494\n",
      "Epoch>13, 22/117, d1=0.494, d2=0.490 g=1.714\n",
      "Epoch>13, 23/117, d1=0.751, d2=0.490 g=1.521\n",
      "Epoch>13, 24/117, d1=0.726, d2=0.629 g=1.574\n",
      "Epoch>13, 25/117, d1=0.861, d2=0.608 g=1.308\n",
      "Epoch>13, 26/117, d1=0.648, d2=0.724 g=1.289\n",
      "Epoch>13, 27/117, d1=0.682, d2=0.672 g=1.481\n",
      "Epoch>13, 28/117, d1=0.668, d2=0.388 g=1.535\n",
      "Epoch>13, 29/117, d1=0.725, d2=0.538 g=1.430\n",
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      "Epoch>13, 31/117, d1=0.529, d2=0.559 g=1.401\n",
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      "Epoch>13, 33/117, d1=0.604, d2=0.675 g=1.454\n",
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      "Epoch>13, 55/117, d1=0.667, d2=0.544 g=1.164\n",
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      "Epoch>14, 41/117, d1=0.515, d2=0.575 g=1.166\n",
      "Epoch>14, 42/117, d1=0.474, d2=0.543 g=1.176\n",
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      "Epoch>14, 44/117, d1=0.512, d2=0.628 g=1.066\n",
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      "Epoch>14, 62/117, d1=0.484, d2=0.520 g=1.267\n",
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      "Epoch>16, 8/117, d1=0.701, d2=0.514 g=1.291\n",
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      "Epoch>16, 13/117, d1=0.742, d2=0.565 g=1.152\n",
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      "Epoch>22, 113/117, d1=0.549, d2=0.796 g=1.050\n",
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      "Epoch>23, 11/117, d1=0.613, d2=0.609 g=1.147\n",
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      "Epoch>23, 13/117, d1=0.672, d2=0.607 g=1.043\n",
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      "Epoch>23, 16/117, d1=0.560, d2=0.661 g=1.047\n",
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      "Epoch>23, 28/117, d1=0.588, d2=0.648 g=1.116\n",
      "Epoch>23, 29/117, d1=0.625, d2=0.605 g=1.056\n",
      "Epoch>23, 30/117, d1=0.583, d2=0.646 g=1.126\n",
      "Epoch>23, 31/117, d1=0.740, d2=0.625 g=1.101\n",
      "Epoch>23, 32/117, d1=0.668, d2=0.547 g=1.154\n",
      "Epoch>23, 33/117, d1=0.767, d2=0.496 g=1.155\n",
      "Epoch>23, 34/117, d1=0.669, d2=0.538 g=1.163\n",
      "Epoch>23, 35/117, d1=0.710, d2=0.569 g=1.054\n",
      "Epoch>23, 36/117, d1=0.636, d2=0.631 g=1.051\n",
      "Epoch>23, 37/117, d1=0.581, d2=0.546 g=1.096\n",
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      "Epoch>25, 114/117, d1=0.640, d2=0.665 g=0.994\n",
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      "Epoch>32, 15/117, d1=0.625, d2=0.633 g=0.936\n",
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      "Epoch>32, 109/117, d1=0.696, d2=0.617 g=0.965\n",
      "Epoch>32, 110/117, d1=0.642, d2=0.717 g=0.944\n",
      "Epoch>32, 111/117, d1=0.728, d2=0.706 g=0.949\n",
      "Epoch>32, 112/117, d1=0.694, d2=0.664 g=1.062\n",
      "Epoch>32, 113/117, d1=0.676, d2=0.584 g=1.017\n",
      "Epoch>32, 114/117, d1=0.723, d2=0.549 g=1.034\n",
      "Epoch>32, 115/117, d1=0.664, d2=0.611 g=1.009\n",
      "Epoch>32, 116/117, d1=0.637, d2=0.601 g=0.935\n",
      "Epoch>32, 117/117, d1=0.664, d2=0.612 g=0.942\n",
      "Epoch>33, 1/117, d1=0.588, d2=0.670 g=1.014\n",
      "Epoch>33, 2/117, d1=0.667, d2=0.595 g=0.927\n",
      "Epoch>33, 3/117, d1=0.707, d2=0.637 g=0.932\n",
      "Epoch>33, 4/117, d1=0.624, d2=0.718 g=0.955\n",
      "Epoch>33, 5/117, d1=0.643, d2=0.701 g=0.955\n",
      "Epoch>33, 6/117, d1=0.627, d2=0.671 g=0.954\n",
      "Epoch>33, 7/117, d1=0.627, d2=0.579 g=0.927\n",
      "Epoch>33, 8/117, d1=0.713, d2=0.697 g=0.964\n",
      "Epoch>33, 9/117, d1=0.649, d2=0.680 g=0.967\n",
      "Epoch>33, 10/117, d1=0.754, d2=0.587 g=0.989\n",
      "Epoch>33, 11/117, d1=0.679, d2=0.597 g=0.927\n",
      "Epoch>33, 12/117, d1=0.667, d2=0.608 g=0.907\n",
      "Epoch>33, 13/117, d1=0.628, d2=0.700 g=0.906\n",
      "Epoch>33, 14/117, d1=0.602, d2=0.681 g=0.964\n",
      "Epoch>33, 15/117, d1=0.677, d2=0.613 g=1.011\n",
      "Epoch>33, 16/117, d1=0.659, d2=0.563 g=0.934\n",
      "Epoch>33, 17/117, d1=0.601, d2=0.624 g=0.894\n",
      "Epoch>33, 18/117, d1=0.604, d2=0.686 g=0.951\n",
      "Epoch>33, 19/117, d1=0.692, d2=0.616 g=0.926\n",
      "Epoch>33, 20/117, d1=0.653, d2=0.629 g=1.042\n",
      "Epoch>33, 21/117, d1=0.707, d2=0.588 g=0.980\n",
      "Epoch>33, 22/117, d1=0.618, d2=0.632 g=1.060\n",
      "Epoch>33, 23/117, d1=0.726, d2=0.581 g=1.072\n",
      "Epoch>33, 24/117, d1=0.738, d2=0.587 g=1.027\n",
      "Epoch>33, 25/117, d1=0.612, d2=0.617 g=1.002\n",
      "Epoch>33, 26/117, d1=0.646, d2=0.715 g=0.988\n",
      "Epoch>33, 27/117, d1=0.712, d2=0.627 g=0.963\n",
      "Epoch>33, 28/117, d1=0.667, d2=0.573 g=0.983\n",
      "Epoch>33, 29/117, d1=0.614, d2=0.585 g=0.931\n",
      "Epoch>33, 30/117, d1=0.590, d2=0.571 g=0.943\n",
      "Epoch>33, 31/117, d1=0.612, d2=0.568 g=0.906\n",
      "Epoch>33, 32/117, d1=0.621, d2=0.693 g=0.883\n",
      "Epoch>33, 33/117, d1=0.621, d2=0.717 g=0.964\n",
      "Epoch>33, 34/117, d1=0.644, d2=0.616 g=0.981\n",
      "Epoch>33, 35/117, d1=0.661, d2=0.634 g=0.981\n",
      "Epoch>33, 36/117, d1=0.741, d2=0.600 g=0.941\n",
      "Epoch>33, 37/117, d1=0.684, d2=0.619 g=1.006\n",
      "Epoch>33, 38/117, d1=0.679, d2=0.581 g=1.021\n",
      "Epoch>33, 39/117, d1=0.647, d2=0.635 g=1.011\n",
      "Epoch>33, 40/117, d1=0.697, d2=0.569 g=1.034\n",
      "Epoch>33, 41/117, d1=0.683, d2=0.710 g=0.988\n",
      "Epoch>33, 42/117, d1=0.634, d2=0.668 g=1.043\n",
      "Epoch>33, 43/117, d1=0.711, d2=0.687 g=1.064\n",
      "Epoch>33, 44/117, d1=0.759, d2=0.588 g=1.029\n",
      "Epoch>33, 45/117, d1=0.616, d2=0.538 g=1.015\n",
      "Epoch>33, 46/117, d1=0.601, d2=0.706 g=0.970\n",
      "Epoch>33, 47/117, d1=0.591, d2=0.642 g=0.955\n",
      "Epoch>33, 48/117, d1=0.523, d2=0.717 g=1.022\n",
      "Epoch>33, 49/117, d1=0.686, d2=0.620 g=1.051\n",
      "Epoch>33, 50/117, d1=0.661, d2=0.698 g=0.984\n",
      "Epoch>33, 51/117, d1=0.693, d2=0.680 g=1.002\n",
      "Epoch>33, 52/117, d1=0.741, d2=0.654 g=0.969\n",
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      "Epoch>33, 65/117, d1=0.571, d2=0.581 g=1.043\n",
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      "Epoch>34, 42/117, d1=0.666, d2=0.651 g=0.957\n",
      "Epoch>34, 43/117, d1=0.626, d2=0.640 g=0.922\n",
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      "Epoch>34, 45/117, d1=0.671, d2=0.678 g=0.956\n",
      "Epoch>34, 46/117, d1=0.696, d2=0.626 g=0.920\n",
      "Epoch>34, 47/117, d1=0.759, d2=0.593 g=0.951\n",
      "Epoch>34, 48/117, d1=0.705, d2=0.630 g=1.016\n",
      "Epoch>34, 49/117, d1=0.715, d2=0.644 g=1.032\n",
      "Epoch>34, 50/117, d1=0.796, d2=0.599 g=1.013\n",
      "Epoch>34, 51/117, d1=0.799, d2=0.623 g=0.908\n",
      "Epoch>34, 52/117, d1=0.733, d2=0.632 g=0.916\n",
      "Epoch>34, 53/117, d1=0.660, d2=0.609 g=0.887\n",
      "Epoch>34, 54/117, d1=0.705, d2=0.625 g=0.902\n",
      "Epoch>34, 55/117, d1=0.657, d2=0.622 g=0.901\n",
      "Epoch>34, 56/117, d1=0.606, d2=0.621 g=0.949\n",
      "Epoch>34, 57/117, d1=0.654, d2=0.636 g=0.956\n",
      "Epoch>34, 58/117, d1=0.628, d2=0.594 g=0.904\n",
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      "Epoch>34, 61/117, d1=0.536, d2=0.861 g=0.925\n",
      "Epoch>34, 62/117, d1=0.615, d2=0.709 g=1.045\n",
      "Epoch>34, 63/117, d1=0.722, d2=0.555 g=1.155\n",
      "Epoch>34, 64/117, d1=0.731, d2=0.565 g=1.077\n",
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      "Epoch>34, 66/117, d1=0.672, d2=0.584 g=0.920\n",
      "Epoch>34, 67/117, d1=0.724, d2=0.673 g=0.898\n",
      "Epoch>34, 68/117, d1=0.752, d2=0.651 g=0.957\n",
      "Epoch>34, 69/117, d1=0.699, d2=0.633 g=0.962\n",
      "Epoch>34, 70/117, d1=0.613, d2=0.634 g=0.991\n",
      "Epoch>34, 71/117, d1=0.759, d2=0.584 g=0.973\n",
      "Epoch>34, 72/117, d1=0.726, d2=0.673 g=0.934\n",
      "Epoch>34, 73/117, d1=0.616, d2=0.629 g=0.915\n",
      "Epoch>34, 74/117, d1=0.685, d2=0.679 g=0.912\n",
      "Epoch>34, 75/117, d1=0.581, d2=0.643 g=0.954\n",
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      "Epoch>34, 77/117, d1=0.632, d2=0.666 g=0.978\n",
      "Epoch>34, 78/117, d1=0.588, d2=0.601 g=1.043\n",
      "Epoch>34, 79/117, d1=0.546, d2=0.564 g=1.035\n",
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      "Epoch>34, 83/117, d1=0.658, d2=0.686 g=0.950\n",
      "Epoch>34, 84/117, d1=0.643, d2=0.657 g=1.024\n",
      "Epoch>34, 85/117, d1=0.733, d2=0.608 g=1.088\n",
      "Epoch>34, 86/117, d1=0.654, d2=0.627 g=1.032\n",
      "Epoch>34, 87/117, d1=0.758, d2=0.590 g=0.925\n",
      "Epoch>34, 88/117, d1=0.683, d2=0.675 g=0.953\n",
      "Epoch>34, 89/117, d1=0.699, d2=0.627 g=0.938\n",
      "Epoch>34, 90/117, d1=0.658, d2=0.701 g=0.983\n",
      "Epoch>34, 91/117, d1=0.730, d2=0.618 g=1.005\n",
      "Epoch>34, 92/117, d1=0.690, d2=0.591 g=0.932\n",
      "Epoch>34, 93/117, d1=0.624, d2=0.575 g=0.909\n",
      "Epoch>34, 94/117, d1=0.638, d2=0.651 g=0.907\n",
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      "Epoch>34, 116/117, d1=0.633, d2=0.765 g=0.848\n",
      "Epoch>34, 117/117, d1=0.576, d2=0.706 g=0.929\n",
      "Epoch>35, 1/117, d1=0.639, d2=0.599 g=1.027\n",
      "Epoch>35, 2/117, d1=0.644, d2=0.643 g=1.047\n",
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      "Epoch>35, 6/117, d1=0.738, d2=0.654 g=1.005\n",
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      "Epoch>35, 103/117, d1=0.592, d2=0.629 g=0.930\n",
      "Epoch>35, 104/117, d1=0.642, d2=0.667 g=0.942\n",
      "Epoch>35, 105/117, d1=0.503, d2=0.608 g=0.943\n",
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      "Epoch>35, 108/117, d1=0.671, d2=0.632 g=0.948\n",
      "Epoch>35, 109/117, d1=0.584, d2=0.827 g=0.921\n",
      "Epoch>35, 110/117, d1=0.577, d2=0.659 g=0.944\n",
      "Epoch>35, 111/117, d1=0.694, d2=0.662 g=0.980\n",
      "Epoch>35, 112/117, d1=0.624, d2=0.709 g=1.020\n",
      "Epoch>35, 113/117, d1=0.682, d2=0.778 g=1.068\n",
      "Epoch>35, 114/117, d1=0.739, d2=0.560 g=1.081\n",
      "Epoch>35, 115/117, d1=0.837, d2=0.521 g=1.068\n",
      "Epoch>35, 116/117, d1=0.689, d2=0.599 g=1.074\n",
      "Epoch>35, 117/117, d1=0.735, d2=0.600 g=1.008\n",
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      "Epoch>36, 2/117, d1=0.745, d2=0.679 g=0.931\n",
      "Epoch>36, 3/117, d1=0.741, d2=0.635 g=0.978\n",
      "Epoch>36, 4/117, d1=0.798, d2=0.620 g=0.998\n",
      "Epoch>36, 5/117, d1=0.696, d2=0.520 g=0.978\n",
      "Epoch>36, 6/117, d1=0.623, d2=0.584 g=0.950\n",
      "Epoch>36, 7/117, d1=0.614, d2=0.633 g=0.952\n",
      "Epoch>36, 8/117, d1=0.541, d2=0.722 g=0.918\n",
      "Epoch>36, 9/117, d1=0.680, d2=0.687 g=0.933\n",
      "Epoch>36, 10/117, d1=0.659, d2=0.613 g=0.979\n",
      "Epoch>36, 11/117, d1=0.701, d2=0.588 g=0.947\n",
      "Epoch>36, 12/117, d1=0.606, d2=0.723 g=0.947\n",
      "Epoch>36, 13/117, d1=0.684, d2=0.666 g=0.908\n",
      "Epoch>36, 14/117, d1=0.653, d2=0.683 g=0.948\n",
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      "Epoch>36, 16/117, d1=0.726, d2=0.607 g=0.885\n",
      "Epoch>36, 17/117, d1=0.688, d2=0.669 g=0.976\n",
      "Epoch>36, 18/117, d1=0.654, d2=0.587 g=1.008\n",
      "Epoch>36, 19/117, d1=0.684, d2=0.597 g=1.056\n",
      "Epoch>36, 20/117, d1=0.667, d2=0.576 g=1.105\n",
      "Epoch>36, 21/117, d1=0.671, d2=0.583 g=1.050\n",
      "Epoch>36, 22/117, d1=0.600, d2=0.639 g=0.973\n",
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      "Epoch>36, 27/117, d1=0.636, d2=0.671 g=0.867\n",
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      "Epoch>37, 58/117, d1=0.723, d2=0.652 g=0.885\n",
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      "Epoch>43, 39/117, d1=0.736, d2=0.711 g=0.862\n",
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      "Epoch>43, 71/117, d1=0.649, d2=0.672 g=0.864\n",
      "Epoch>43, 72/117, d1=0.588, d2=0.719 g=0.875\n",
      "Epoch>43, 73/117, d1=0.625, d2=0.683 g=0.908\n",
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      "Epoch>43, 75/117, d1=0.681, d2=0.663 g=0.885\n",
      "Epoch>43, 76/117, d1=0.683, d2=0.670 g=0.942\n",
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      "Epoch>44, 56/117, d1=0.731, d2=0.662 g=0.844\n",
      "Epoch>44, 57/117, d1=0.595, d2=0.659 g=0.853\n",
      "Epoch>44, 58/117, d1=0.634, d2=0.660 g=0.833\n",
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      "Epoch>44, 89/117, d1=0.611, d2=0.735 g=0.797\n",
      "Epoch>44, 90/117, d1=0.656, d2=0.710 g=0.810\n",
      "Epoch>44, 91/117, d1=0.635, d2=0.664 g=0.852\n",
      "Epoch>44, 92/117, d1=0.734, d2=0.668 g=0.855\n",
      "Epoch>44, 93/117, d1=0.698, d2=0.633 g=0.868\n",
      "Epoch>44, 94/117, d1=0.694, d2=0.646 g=0.864\n",
      "Epoch>44, 95/117, d1=0.630, d2=0.621 g=0.862\n",
      "Epoch>44, 96/117, d1=0.609, d2=0.621 g=0.807\n",
      "Epoch>44, 97/117, d1=0.544, d2=0.729 g=0.861\n",
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      "Epoch>44, 99/117, d1=0.647, d2=0.759 g=0.932\n",
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      "Epoch>45, 4/117, d1=0.659, d2=0.668 g=0.878\n",
      "Epoch>45, 5/117, d1=0.664, d2=0.694 g=0.844\n",
      "Epoch>45, 6/117, d1=0.669, d2=0.657 g=0.871\n",
      "Epoch>45, 7/117, d1=0.694, d2=0.689 g=0.840\n",
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      "Epoch>46, 26/117, d1=0.592, d2=0.785 g=0.882\n",
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      "Epoch>51, 110/117, d1=0.713, d2=0.621 g=0.805\n",
      "Epoch>51, 111/117, d1=0.681, d2=0.669 g=0.811\n",
      "Epoch>51, 112/117, d1=0.693, d2=0.617 g=0.820\n",
      "Epoch>51, 113/117, d1=0.717, d2=0.658 g=0.831\n",
      "Epoch>51, 114/117, d1=0.663, d2=0.606 g=0.827\n",
      "Epoch>51, 115/117, d1=0.661, d2=0.648 g=0.831\n",
      "Epoch>51, 116/117, d1=0.638, d2=0.660 g=0.808\n",
      "Epoch>51, 117/117, d1=0.660, d2=0.673 g=0.803\n",
      "Epoch>52, 1/117, d1=0.669, d2=0.626 g=0.816\n",
      "Epoch>52, 2/117, d1=0.616, d2=0.663 g=0.793\n",
      "Epoch>52, 3/117, d1=0.617, d2=0.702 g=0.811\n",
      "Epoch>52, 4/117, d1=0.635, d2=0.688 g=0.806\n",
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      "Epoch>52, 116/117, d1=0.706, d2=0.684 g=0.817\n",
      "Epoch>52, 117/117, d1=0.692, d2=0.645 g=0.805\n",
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      "Epoch>53, 4/117, d1=0.676, d2=0.652 g=0.794\n",
      "Epoch>53, 5/117, d1=0.685, d2=0.663 g=0.804\n",
      "Epoch>53, 6/117, d1=0.674, d2=0.673 g=0.811\n",
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      "Epoch>53, 8/117, d1=0.657, d2=0.649 g=0.827\n",
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      "Epoch>53, 10/117, d1=0.713, d2=0.653 g=0.819\n",
      "Epoch>53, 11/117, d1=0.698, d2=0.713 g=0.821\n",
      "Epoch>53, 12/117, d1=0.669, d2=0.645 g=0.828\n",
      "Epoch>53, 13/117, d1=0.709, d2=0.652 g=0.857\n",
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      "Epoch>53, 15/117, d1=0.678, d2=0.631 g=0.838\n",
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      "Epoch>53, 29/117, d1=0.670, d2=0.659 g=0.778\n",
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      "Epoch>53, 32/117, d1=0.682, d2=0.694 g=0.885\n",
      "Epoch>53, 33/117, d1=0.692, d2=0.627 g=0.893\n",
      "Epoch>53, 34/117, d1=0.699, d2=0.644 g=0.870\n",
      "Epoch>53, 35/117, d1=0.747, d2=0.666 g=0.871\n",
      "Epoch>53, 36/117, d1=0.689, d2=0.604 g=0.855\n",
      "Epoch>53, 37/117, d1=0.713, d2=0.615 g=0.855\n",
      "Epoch>53, 38/117, d1=0.678, d2=0.667 g=0.805\n",
      "Epoch>53, 39/117, d1=0.676, d2=0.676 g=0.807\n",
      "Epoch>53, 40/117, d1=0.656, d2=0.669 g=0.799\n",
      "Epoch>53, 41/117, d1=0.636, d2=0.675 g=0.794\n",
      "Epoch>53, 42/117, d1=0.657, d2=0.651 g=0.783\n",
      "Epoch>53, 43/117, d1=0.661, d2=0.707 g=0.798\n",
      "Epoch>53, 44/117, d1=0.634, d2=0.770 g=0.818\n",
      "Epoch>53, 45/117, d1=0.637, d2=0.689 g=0.811\n",
      "Epoch>53, 46/117, d1=0.639, d2=0.701 g=0.841\n",
      "Epoch>53, 47/117, d1=0.622, d2=0.688 g=0.828\n",
      "Epoch>53, 48/117, d1=0.706, d2=0.661 g=0.832\n",
      "Epoch>53, 49/117, d1=0.688, d2=0.738 g=0.864\n",
      "Epoch>53, 50/117, d1=0.684, d2=0.667 g=0.884\n",
      "Epoch>53, 51/117, d1=0.783, d2=0.573 g=0.944\n",
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      "Epoch>53, 55/117, d1=0.706, d2=0.801 g=0.796\n",
      "Epoch>53, 56/117, d1=0.701, d2=0.672 g=0.808\n",
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      "Epoch>53, 76/117, d1=0.668, d2=0.659 g=0.834\n",
      "Epoch>53, 77/117, d1=0.687, d2=0.654 g=0.857\n",
      "Epoch>53, 78/117, d1=0.709, d2=0.636 g=0.833\n",
      "Epoch>53, 79/117, d1=0.744, d2=0.679 g=0.798\n",
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      "Epoch>53, 82/117, d1=0.693, d2=0.639 g=0.853\n",
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      "Epoch>53, 115/117, d1=0.618, d2=0.685 g=0.777\n",
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      "Epoch>54, 3/117, d1=0.681, d2=0.672 g=0.835\n",
      "Epoch>54, 4/117, d1=0.675, d2=0.635 g=0.820\n",
      "Epoch>54, 5/117, d1=0.721, d2=0.643 g=0.817\n",
      "Epoch>54, 6/117, d1=0.618, d2=0.753 g=0.856\n",
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      "Epoch>54, 11/117, d1=0.699, d2=0.636 g=0.817\n",
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      "Epoch>54, 30/117, d1=0.672, d2=0.661 g=0.850\n",
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      "Epoch>54, 46/117, d1=0.693, d2=0.638 g=0.809\n",
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      "Epoch>54, 49/117, d1=0.623, d2=0.629 g=0.835\n",
      "Epoch>54, 50/117, d1=0.631, d2=0.674 g=0.847\n",
      "Epoch>54, 51/117, d1=0.574, d2=0.707 g=0.835\n",
      "Epoch>54, 52/117, d1=0.582, d2=0.988 g=0.875\n",
      "Epoch>54, 53/117, d1=0.740, d2=0.639 g=0.935\n",
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      "Epoch>54, 55/117, d1=0.722, d2=0.628 g=0.882\n",
      "Epoch>54, 56/117, d1=0.755, d2=0.599 g=0.879\n",
      "Epoch>54, 57/117, d1=0.730, d2=0.648 g=0.871\n",
      "Epoch>54, 58/117, d1=0.735, d2=0.631 g=0.863\n",
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      "Epoch>54, 63/117, d1=0.613, d2=0.719 g=0.802\n",
      "Epoch>54, 64/117, d1=0.623, d2=0.739 g=0.818\n",
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      "Epoch>54, 73/117, d1=0.696, d2=0.614 g=0.904\n",
      "Epoch>54, 74/117, d1=0.683, d2=0.665 g=0.903\n",
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      "Epoch>54, 78/117, d1=0.716, d2=0.640 g=0.876\n",
      "Epoch>54, 79/117, d1=0.691, d2=0.724 g=0.869\n",
      "Epoch>54, 80/117, d1=0.734, d2=0.670 g=0.905\n",
      "Epoch>54, 81/117, d1=0.738, d2=0.597 g=0.907\n",
      "Epoch>54, 82/117, d1=0.710, d2=0.664 g=0.829\n",
      "Epoch>54, 83/117, d1=0.662, d2=0.707 g=0.801\n",
      "Epoch>54, 84/117, d1=0.693, d2=0.732 g=0.776\n",
      "Epoch>54, 85/117, d1=0.673, d2=0.741 g=0.782\n",
      "Epoch>54, 86/117, d1=0.667, d2=0.736 g=0.781\n",
      "Epoch>54, 87/117, d1=0.741, d2=0.731 g=0.840\n",
      "Epoch>54, 88/117, d1=0.717, d2=0.604 g=0.971\n",
      "Epoch>54, 89/117, d1=0.672, d2=0.588 g=0.881\n",
      "Epoch>54, 90/117, d1=0.689, d2=0.681 g=0.845\n",
      "Epoch>54, 91/117, d1=0.612, d2=0.667 g=0.865\n",
      "Epoch>54, 92/117, d1=0.651, d2=0.655 g=0.855\n",
      "Epoch>54, 93/117, d1=0.661, d2=0.678 g=0.841\n",
      "Epoch>54, 94/117, d1=0.683, d2=0.621 g=0.831\n",
      "Epoch>54, 95/117, d1=0.695, d2=0.755 g=0.817\n",
      "Epoch>54, 96/117, d1=0.683, d2=0.722 g=0.816\n",
      "Epoch>54, 97/117, d1=0.752, d2=0.697 g=0.828\n",
      "Epoch>54, 98/117, d1=0.757, d2=0.632 g=0.831\n",
      "Epoch>54, 99/117, d1=0.665, d2=0.623 g=0.890\n",
      "Epoch>54, 100/117, d1=0.637, d2=0.619 g=0.850\n",
      "Epoch>54, 101/117, d1=0.664, d2=0.707 g=0.794\n",
      "Epoch>54, 102/117, d1=0.600, d2=0.725 g=0.780\n",
      "Epoch>54, 103/117, d1=0.686, d2=0.690 g=0.808\n",
      "Epoch>54, 104/117, d1=0.694, d2=0.640 g=0.816\n",
      "Epoch>54, 105/117, d1=0.703, d2=0.646 g=0.818\n",
      "Epoch>54, 106/117, d1=0.658, d2=0.681 g=0.809\n",
      "Epoch>54, 107/117, d1=0.587, d2=0.671 g=0.790\n",
      "Epoch>54, 108/117, d1=0.697, d2=0.690 g=0.784\n",
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      "Epoch>54, 111/117, d1=0.703, d2=0.661 g=0.780\n",
      "Epoch>54, 112/117, d1=0.681, d2=0.660 g=0.806\n",
      "Epoch>54, 113/117, d1=0.719, d2=0.666 g=0.822\n",
      "Epoch>54, 114/117, d1=0.712, d2=0.675 g=0.811\n",
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      "Epoch>55, 3/117, d1=0.630, d2=0.657 g=0.818\n",
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      "Epoch>55, 10/117, d1=0.669, d2=0.673 g=0.835\n",
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      "Epoch>55, 15/117, d1=0.711, d2=0.695 g=0.830\n",
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      "Epoch>55, 115/117, d1=0.735, d2=0.647 g=0.882\n",
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      "Epoch>57, 44/117, d1=0.639, d2=0.701 g=0.783\n",
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      "Epoch>57, 49/117, d1=0.718, d2=0.645 g=0.859\n",
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      "Epoch>57, 51/117, d1=0.643, d2=0.641 g=0.802\n",
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      "Epoch>57, 69/117, d1=0.686, d2=0.624 g=0.845\n",
      "Epoch>57, 70/117, d1=0.671, d2=0.682 g=0.848\n",
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      "Epoch>63, 49/117, d1=0.658, d2=0.672 g=0.757\n",
      "Epoch>63, 50/117, d1=0.625, d2=0.720 g=0.754\n",
      "Epoch>63, 51/117, d1=0.624, d2=0.701 g=0.772\n",
      "Epoch>63, 52/117, d1=0.661, d2=0.686 g=0.788\n",
      "Epoch>63, 53/117, d1=0.633, d2=0.674 g=0.811\n",
      "Epoch>63, 54/117, d1=0.680, d2=0.638 g=0.828\n",
      "Epoch>63, 55/117, d1=0.658, d2=0.644 g=0.853\n",
      "Epoch>63, 56/117, d1=0.683, d2=0.619 g=0.858\n",
      "Epoch>63, 57/117, d1=0.624, d2=0.692 g=0.828\n",
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      "Epoch>64, 62/117, d1=0.703, d2=0.645 g=0.840\n",
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      "Epoch>64, 101/117, d1=0.676, d2=0.668 g=0.778\n",
      "Epoch>64, 102/117, d1=0.627, d2=0.657 g=0.775\n",
      "Epoch>64, 103/117, d1=0.685, d2=0.674 g=0.750\n",
      "Epoch>64, 104/117, d1=0.652, d2=0.725 g=0.760\n",
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      "Epoch>73, 16/117, d1=0.701, d2=0.703 g=0.815\n",
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      "Epoch>73, 40/117, d1=0.706, d2=0.642 g=0.764\n",
      "Epoch>73, 41/117, d1=0.692, d2=0.712 g=0.795\n",
      "Epoch>73, 42/117, d1=0.689, d2=0.701 g=0.775\n",
      "Epoch>73, 43/117, d1=0.638, d2=0.686 g=0.780\n",
      "Epoch>73, 44/117, d1=0.617, d2=0.685 g=0.801\n",
      "Epoch>73, 45/117, d1=0.628, d2=0.691 g=0.830\n",
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      "Epoch>73, 48/117, d1=0.669, d2=0.637 g=0.834\n",
      "Epoch>73, 49/117, d1=0.697, d2=0.667 g=0.824\n",
      "Epoch>73, 50/117, d1=0.693, d2=0.687 g=0.796\n",
      "Epoch>73, 51/117, d1=0.664, d2=0.700 g=0.786\n",
      "Epoch>73, 52/117, d1=0.662, d2=0.717 g=0.807\n",
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      "Epoch>73, 54/117, d1=0.664, d2=0.668 g=0.813\n",
      "Epoch>73, 55/117, d1=0.691, d2=0.664 g=0.778\n",
      "Epoch>73, 56/117, d1=0.709, d2=0.659 g=0.779\n",
      "Epoch>73, 57/117, d1=0.682, d2=0.725 g=0.793\n",
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      "Epoch>73, 61/117, d1=0.704, d2=0.694 g=0.802\n",
      "Epoch>73, 62/117, d1=0.670, d2=0.660 g=0.774\n",
      "Epoch>73, 63/117, d1=0.689, d2=0.711 g=0.765\n",
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      "Epoch>74, 64/117, d1=0.681, d2=0.695 g=0.798\n",
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      "Epoch>74, 74/117, d1=0.692, d2=0.635 g=0.797\n",
      "Epoch>74, 75/117, d1=0.670, d2=0.699 g=0.802\n",
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      "Epoch>74, 83/117, d1=0.666, d2=0.638 g=0.781\n",
      "Epoch>74, 84/117, d1=0.675, d2=0.672 g=0.791\n",
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      "Epoch>74, 86/117, d1=0.611, d2=0.703 g=0.766\n",
      "Epoch>74, 87/117, d1=0.622, d2=0.757 g=0.771\n",
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      "Epoch>74, 91/117, d1=0.699, d2=0.670 g=0.804\n",
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      "Epoch>74, 106/117, d1=0.655, d2=0.679 g=0.780\n",
      "Epoch>74, 107/117, d1=0.621, d2=0.683 g=0.783\n",
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      "Epoch>74, 111/117, d1=0.725, d2=0.711 g=0.828\n",
      "Epoch>74, 112/117, d1=0.758, d2=0.631 g=0.840\n",
      "Epoch>74, 113/117, d1=0.704, d2=0.653 g=0.819\n",
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      "Epoch>74, 116/117, d1=0.702, d2=0.674 g=0.769\n",
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      "Epoch>76, 43/117, d1=0.666, d2=0.675 g=0.765\n",
      "Epoch>76, 44/117, d1=0.655, d2=0.811 g=0.800\n",
      "Epoch>76, 45/117, d1=0.676, d2=0.662 g=0.859\n",
      "Epoch>76, 46/117, d1=0.696, d2=0.591 g=0.867\n",
      "Epoch>76, 47/117, d1=0.734, d2=0.640 g=0.816\n",
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      "Epoch>84, 112/117, d1=0.652, d2=0.654 g=0.800\n",
      "Epoch>84, 113/117, d1=0.682, d2=0.648 g=0.759\n",
      "Epoch>84, 114/117, d1=0.650, d2=0.705 g=0.792\n",
      "Epoch>84, 115/117, d1=0.671, d2=0.678 g=0.759\n",
      "Epoch>84, 116/117, d1=0.645, d2=0.664 g=0.799\n",
      "Epoch>84, 117/117, d1=0.708, d2=0.675 g=0.762\n",
      "Epoch>85, 1/117, d1=0.667, d2=0.683 g=0.794\n",
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      "Epoch>93, 28/117, d1=0.684, d2=0.606 g=0.790\n",
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      "Epoch>93, 32/117, d1=0.729, d2=0.655 g=0.799\n",
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      "Epoch>93, 34/117, d1=0.709, d2=0.627 g=0.825\n",
      "Epoch>93, 35/117, d1=0.667, d2=0.645 g=0.820\n",
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      "Epoch>93, 40/117, d1=0.697, d2=0.672 g=0.803\n",
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      "Epoch>93, 42/117, d1=0.713, d2=0.667 g=0.810\n",
      "Epoch>93, 43/117, d1=0.691, d2=0.655 g=0.787\n",
      "Epoch>93, 44/117, d1=0.637, d2=0.716 g=0.790\n",
      "Epoch>93, 45/117, d1=0.612, d2=0.673 g=0.791\n",
      "Epoch>93, 46/117, d1=0.682, d2=0.653 g=0.787\n",
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      "Epoch>93, 49/117, d1=0.632, d2=0.733 g=0.775\n",
      "Epoch>93, 50/117, d1=0.601, d2=0.717 g=0.828\n",
      "Epoch>93, 51/117, d1=0.740, d2=0.619 g=0.876\n",
      "Epoch>93, 52/117, d1=0.717, d2=0.578 g=0.897\n",
      "Epoch>93, 53/117, d1=0.737, d2=0.645 g=0.843\n",
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      "Epoch>93, 55/117, d1=0.662, d2=0.662 g=0.812\n",
      "Epoch>93, 56/117, d1=0.706, d2=0.673 g=0.790\n",
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      "Epoch>93, 62/117, d1=0.646, d2=0.645 g=0.787\n",
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      "Epoch>93, 65/117, d1=0.732, d2=0.637 g=0.818\n",
      "Epoch>93, 66/117, d1=0.650, d2=0.673 g=0.806\n",
      "Epoch>93, 67/117, d1=0.717, d2=0.692 g=0.804\n",
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      "Epoch>93, 70/117, d1=0.728, d2=0.645 g=0.796\n",
      "Epoch>93, 71/117, d1=0.720, d2=0.633 g=0.811\n",
      "Epoch>93, 72/117, d1=0.654, d2=0.644 g=0.822\n",
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      "Epoch>96, 52/117, d1=0.662, d2=0.680 g=0.785\n",
      "Epoch>96, 53/117, d1=0.627, d2=0.739 g=0.771\n",
      "Epoch>96, 54/117, d1=0.662, d2=0.698 g=0.828\n",
      "Epoch>96, 55/117, d1=0.677, d2=0.648 g=0.811\n",
      "Epoch>96, 56/117, d1=0.684, d2=0.663 g=0.784\n",
      "Epoch>96, 57/117, d1=0.698, d2=0.656 g=0.781\n",
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      "Epoch>100, 116/117, d1=0.688, d2=0.679 g=0.784\n",
      "Epoch>100, 117/117, d1=0.739, d2=0.624 g=0.817\n",
      ">Accuracy real: 18%, fake: 92%\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "n=15000   #Number of images to be read form the directory\n",
    "SIZE = 128   #Resize the images to this size\n",
    "all_img_list = os.listdir('../input/xai-imagedata/UTKFace/')   \n",
    "\n",
    "dataset_list = random.sample(all_img_list, n)   #Get 20,000 random images from the directory\n",
    "\n",
    "dataset = []\n",
    "\n",
    "\n",
    "for img in dataset_list:\n",
    "    temp_img  = cv2.imread('../input/xai-imagedata/UTKFace/'+img)\n",
    "    temp_img = cv2.cvtColor(temp_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)\n",
    "    temp_img = Image.fromarray(temp_img)\n",
    "    temp_img = temp_img.resize((SIZE, SIZE))\n",
    "    dataset.append(np.array(temp_img))\n",
    "    \n",
    "dataset = np.array(dataset)  #Convert the list to numpy array\n",
    "\n",
    "dataset = dataset.astype(numpy.float64)\n",
    "\n",
    "dataset = (dataset - 127.5) / 127.5\n",
    "\n",
    "latent_dim = 100\n",
    "\n",
    "#Create the discriminator model using our pre-defined function\n",
    "disc_model = discriminator()\n",
    "#Create the generator using our predefined finction\n",
    "gen_model = generator(latent_dim)\n",
    "#create GAN using generator and discriminator\n",
    "gan_model = define_gan(gen_model, disc_model)\n",
    "\n",
    "train(gen_model, disc_model, gan_model, dataset, latent_dim, n_epochs=100)\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
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    "name": "ipython",
    "version": 3
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   "file_extension": ".py",
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