Train GANs.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "_cell_guid": "b1076dfc-b9ad-4769-8c92-a6c4dae69d19",
    "_uuid": "8f2839f25d086af736a60e9eeb907d3b93b6e0e5",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:45:37.536835Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:45:37.536380Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:45:37.553548Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:45:37.552599Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:45:37.536796Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed\n",
    "# It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python\n",
    "# For example, here's several helpful packages to load\n",
    "\n",
    "import numpy as np # linear algebra\n",
    "import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)\n",
    "\n",
    "# Input data files are available in the read-only \"../input/\" directory\n",
    "# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directory\n",
    "\n",
    "import os\n",
    "image_files = []\n",
    "for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/input'):\n",
    "    if dirname == '/kaggle/input/darksidedrums':\n",
    "        for filename in filenames:\n",
    "            image_files.append(os.path.join(dirname, filename))\n",
    "\n",
    "# You can write up to 20GB to the current directory (/kaggle/working/) that gets preserved as output when you create a version using \"Save & Run All\" \n",
    "# You can also write temporary files to /kaggle/temp/, but they won't be saved outside of the current session"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:45:43.748353Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:45:43.747966Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:45:47.788395Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:45:47.787429Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:45:43.748319Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import cv2 as cv\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "from IPython.display import clear_output"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:45:54.435675Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:45:54.435069Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:45:54.591675Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:45:54.589766Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:45:54.435639Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "there are 1 gpus\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2023-02-06 12:45:54.489119: 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",
      "2023-02-06 12:45:54.582157: 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",
      "2023-02-06 12:45:54.582949: 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"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')\n",
    "print(f\"there are {len(gpus)} gpus\")\n",
    "for gpu in gpus: \n",
    "    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:45:57.483199Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:45:57.482842Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:45:57.488802Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:45:57.487835Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:45:57.483168Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# read all the images and generate a dataset\n",
    "def generate_dataset(image_files):\n",
    "    images = []\n",
    "    \n",
    "    # loop through all the image files\n",
    "    for file in image_files:\n",
    "        # read the image\n",
    "        img = cv.imread(file)\n",
    "        # convert it to binary\n",
    "        img = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)\n",
    "        # add an extra channel to feed the cnn\n",
    "        img = np.expand_dims(img,axis=2)\n",
    "        \n",
    "        images.append(img)\n",
    "     \n",
    "    # return all the images as numpy array\n",
    "    return np.array(images)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:45:59.959390Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:45:59.958997Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:03.155769Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:03.154591Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:45:59.959357Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "dataset = generate_dataset(image_files)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:03.161495Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:03.161023Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:03.178212Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:03.176942Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:03.161458Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(783, 25, 256, 1)"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dataset.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:08.490409Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:08.490016Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:08.710178Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:08.709213Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:08.490376Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f10b194ff90>"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
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      "text/plain": [
       "<Figure size 864x648 with 1 Axes>"
      ]
     },
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      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "# visualize the first image of the dataset\n",
    "plt.figure(figsize=(12,9))\n",
    "plt.imshow(np.squeeze(dataset[0]),'gray')"
   ]
  },
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     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:14.677231Z"
    }
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   "outputs": [],
   "source": [
    "from numpy import expand_dims\n",
    "from numpy import zeros\n",
    "from numpy import ones\n",
    "from numpy import vstack\n",
    "from numpy.random import randn\n",
    "from numpy.random import randint\n",
    "from tensorflow.keras.optimizers import Adam\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense,Reshape,Flatten,BatchNormalization,Conv2D,Conv2DTranspose\n",
    "from keras.layers import LeakyReLU\n",
    "from keras.layers import Dropout\n",
    "from keras.initializers import RandomNormal"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:38.784166Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:38.783809Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:38.791612Z",
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     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:38.784135Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# define the standalone generator model\n",
    "def define_generator(latent_dim):\n",
    "    # define model\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    n_nodes = 64 * 5 * 128\n",
    "    model.add(Dense(n_nodes, input_dim=latent_dim))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Reshape((5, 128, 64)))\n",
    "\n",
    "    model.add(Conv2DTranspose(64, (4,4), strides=(5,2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    \n",
    "    model.add(Conv2D(128, (4,4), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "\n",
    "    model.add(Conv2D(1, (7,7), activation='tanh', padding='same'))\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:40.475682Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:40.475324Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:40.485020Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:40.483959Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:40.475652Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def define_discriminator(in_shape=(25,256,1)):\n",
    "    # define model\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    # downsample to 14x14\n",
    "    model.add(Conv2D(64, (4,4), strides=(2,2), padding='same', input_shape=in_shape))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    model.add(Conv2D(64, (4,4), strides=(2,2), padding='same'))\n",
    "    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))\n",
    "    # classifier\n",
    "    model.add(Flatten())\n",
    "    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))\n",
    "    # compile model\n",
    "    opt = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)\n",
    "    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:42.352225Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:42.351760Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:42.364335Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:42.362922Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:42.352180Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def define_gan(generator, discriminator):\n",
    "    # make weights in the discriminator not trainable\n",
    "    discriminator.trainable = False\n",
    "    # connect them\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    # add generator\n",
    "    model.add(generator)\n",
    "    # add the discriminator\n",
    "    model.add(discriminator)\n",
    "    # compile model\n",
    "    opt = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)\n",
    "    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt)\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:44.421571Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:44.420794Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:46.737573Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:46.736654Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:44.421527Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2023-02-06 12:46:44.469793: 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",
      "2023-02-06 12:46:44.470208: 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",
      "2023-02-06 12:46:44.471021: 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",
      "2023-02-06 12:46:44.471679: 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",
      "2023-02-06 12:46:46.415875: 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",
      "2023-02-06 12:46:46.416742: 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",
      "2023-02-06 12:46:46.417404: 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",
      "2023-02-06 12:46:46.417981: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 15401 MB memory:  -> device: 0, name: Tesla P100-PCIE-16GB, pci bus id: 0000:00:04.0, compute capability: 6.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(783, 25, 256, 1)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/keras/optimizer_v2/optimizer_v2.py:356: UserWarning: The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead.\n",
      "  \"The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead.\")\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from matplotlib import pyplot\n",
    "# select real samples\n",
    "def generate_real_samples(dataset, n_samples):\n",
    "    # choose random instances\n",
    "    ix = randint(0, dataset.shape[0], n_samples)\n",
    "    # select images\n",
    "    X = dataset[ix]\n",
    "    # generate class labels\n",
    "    y = ones((n_samples, 1))\n",
    "    return X, y\n",
    " \n",
    "# generate points in latent space as input for the generator\n",
    "def generate_latent_points(latent_dim, n_samples):\n",
    "    # generate points in the latent space\n",
    "    x_input = randn(latent_dim * n_samples)\n",
    "    # reshape into a batch of inputs for the network\n",
    "    x_input = x_input.reshape(n_samples, latent_dim)\n",
    "    return x_input\n",
    " \n",
    "# use the generator to generate n fake examples, with class labels\n",
    "def generate_fake_samples(generator, latent_dim, n_samples):\n",
    "    # generate points in latent space\n",
    "    x_input = generate_latent_points(latent_dim, n_samples)\n",
    "    # predict outputs\n",
    "    X = generator.predict(x_input)\n",
    "    # create class labels\n",
    "    y = zeros((n_samples, 1))\n",
    "    return X, y\n",
    " \n",
    "# generate samples and save as a plot and save the model\n",
    "def summarize_performance(step, g_model, latent_dim, n_samples=100):\n",
    "    # prepare fake examples\n",
    "    X, _ = generate_fake_samples(g_model, latent_dim, n_samples)\n",
    "    # scale from [-1,1] to [0,1]\n",
    "    X = (X + 1) / 2.0\n",
    "    # plot images\n",
    "    for i in range(2 * 2):\n",
    "        # define subplot\n",
    "        pyplot.subplot(2, 2, 1 + i)\n",
    "        # turn off axis\n",
    "        pyplot.axis('off')\n",
    "        # plot raw pixel data\n",
    "        pyplot.imshow(X[i, :, :, 0]*255, cmap='gray_r')\n",
    "    # save plot to file\n",
    "    pyplot.savefig('results_baseline/generated_plot_%03d.png' % (step+1))\n",
    "    pyplot.close()\n",
    "    # save the generator model\n",
    "    #g_model.save('results_baseline/model_%03d.h5' % (step+1))\n",
    " \n",
    "# create a line plot of loss for the gan and save to file\n",
    "def plot_history(d1_hist, d2_hist, g_hist, a1_hist, a2_hist):\n",
    "    # plot loss\n",
    "    pyplot.subplot(2, 1, 1)\n",
    "    pyplot.plot(d1_hist, label='d-real')\n",
    "    pyplot.plot(d2_hist, label='d-fake')\n",
    "    pyplot.plot(g_hist, label='gen')\n",
    "    pyplot.legend()\n",
    "    # plot discriminator accuracy\n",
    "    pyplot.subplot(2, 1, 2)\n",
    "    pyplot.plot(a1_hist, label='acc-real')\n",
    "    pyplot.plot(a2_hist, label='acc-fake')\n",
    "    pyplot.legend()\n",
    "    # save plot to file\n",
    "    pyplot.savefig('results_baseline/plot_line_plot_loss.png')\n",
    "    pyplot.close()\n",
    " \n",
    "# train the generator and discriminator\n",
    "def train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim, n_epochs=10, n_batch=128):\n",
    "    # calculate the number of batches per epoch\n",
    "    bat_per_epo = int(dataset.shape[0] / n_batch)\n",
    "    # calculate the total iterations based on batch and epoch\n",
    "    n_steps = bat_per_epo * n_epochs\n",
    "    # calculate the number of samples in half a batch\n",
    "    half_batch = int(n_batch / 2)\n",
    "    # prepare lists for storing stats each iteration\n",
    "    d1_hist, d2_hist, g_hist, a1_hist, a2_hist = list(), list(), list(), list(), list()\n",
    "    # manually enumerate epochs\n",
    "    for i in range(n_steps):\n",
    "        # get randomly selected 'real' samples\n",
    "        X_real, y_real = generate_real_samples(dataset, half_batch)\n",
    "        # update discriminator model weights\n",
    "        d_loss1, d_acc1 = d_model.train_on_batch(X_real, y_real)\n",
    "        # generate 'fake' examples\n",
    "        X_fake, y_fake = generate_fake_samples(g_model, latent_dim, half_batch)\n",
    "        # update discriminator model weights\n",
    "        d_loss2, d_acc2 = d_model.train_on_batch(X_fake, y_fake)\n",
    "        # prepare points in latent space as input for the generator\n",
    "        X_gan = generate_latent_points(latent_dim, n_batch)\n",
    "        # create inverted labels for the fake samples\n",
    "        y_gan = ones((n_batch, 1))\n",
    "        # update the generator via the discriminator's error\n",
    "        g_loss = gan_model.train_on_batch(X_gan, y_gan)\n",
    "        # summarize loss on this batch\n",
    "        print('>%d, d1=%.3f, d2=%.3f g=%.3f, a1=%d, a2=%d' %\n",
    "            (i+1, d_loss1, d_loss2, g_loss, int(100*d_acc1), int(100*d_acc2)))\n",
    "        # record history\n",
    "        d1_hist.append(d_loss1)\n",
    "        d2_hist.append(d_loss2)\n",
    "        g_hist.append(g_loss)\n",
    "        a1_hist.append(d_acc1)\n",
    "        a2_hist.append(d_acc2)\n",
    "        # evaluate the model performance every 'epoch'\n",
    "        if (i+1) % bat_per_epo == 0:\n",
    "            summarize_performance(i, g_model, latent_dim,4)\n",
    "            \n",
    "        if (i+1) % (4*bat_per_epo) == 0:\n",
    "            g_model.save('results_baseline/model_%03d.h5' % (i+1))\n",
    "    plot_history(d1_hist, d2_hist, g_hist, a1_hist, a2_hist)\n",
    " \n",
    "# make folder for results\n",
    "os.makedirs('results_baseline', exist_ok=True)\n",
    "# size of the latent space\n",
    "latent_dim = 50\n",
    "# create the discriminator\n",
    "discriminator = define_discriminator()\n",
    "# create the generator\n",
    "generator = define_generator(latent_dim)\n",
    "# create the gan\n",
    "gan_model = define_gan(generator, discriminator)\n",
    "# load image data\n",
    "print(dataset.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:46:46.943346Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:46:46.942833Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T12:46:46.980108Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T12:46:46.978345Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:46:46.943279Z"
    }
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#dataset = dataset / 255\n",
    "dataset = dataset.astype('float32')\n",
    "# scale from [0,255] to [-1,1]\n",
    "dataset = (dataset - 127.5) / 127.5"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2023-02-06T12:47:27.478935Z",
     "iopub.status.busy": "2023-02-06T12:47:27.478213Z",
     "iopub.status.idle": "2023-02-06T13:15:38.088414Z",
     "shell.execute_reply": "2023-02-06T13:15:38.087453Z",
     "shell.execute_reply.started": "2023-02-06T12:47:27.478897Z"
    }
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2023-02-06 12:47:27.824222: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)\n",
      "2023-02-06 12:47:28.714258: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:369] Loaded cuDNN version 8005\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      ">1, d1=0.710, d2=0.694 g=0.693, a1=9, a2=0\n",
      ">2, d1=0.472, d2=0.696 g=0.691, a1=100, a2=0\n",
      ">3, d1=0.306, d2=0.703 g=0.684, a1=100, a2=0\n",
      ">4, d1=0.178, d2=0.716 g=0.671, a1=100, a2=0\n",
      ">5, d1=0.101, d2=0.739 g=0.650, a1=100, a2=0\n",
      ">6, d1=0.060, d2=0.771 g=0.623, a1=100, a2=0\n",
      ">7, d1=0.043, d2=0.819 g=0.590, a1=100, a2=0\n",
      ">8, d1=0.039, d2=0.878 g=0.553, a1=100, a2=0\n",
      ">9, d1=0.044, d2=0.941 g=0.522, a1=100, a2=0\n",
      ">10, d1=0.059, d2=0.999 g=0.501, a1=100, a2=0\n",
      ">11, d1=0.089, d2=1.043 g=0.490, a1=100, a2=0\n",
      ">12, d1=0.134, d2=1.050 g=0.493, a1=100, a2=0\n",
      ">13, d1=0.192, d2=1.044 g=0.503, a1=100, a2=0\n",
      ">14, d1=0.250, d2=1.018 g=0.521, a1=100, a2=0\n",
      ">15, d1=0.292, d2=0.983 g=0.549, a1=100, a2=0\n",
      ">16, d1=0.339, d2=0.930 g=0.576, a1=100, a2=0\n",
      ">17, d1=0.369, d2=0.897 g=0.608, a1=100, a2=0\n",
      ">18, d1=0.401, d2=0.847 g=0.640, a1=100, a2=0\n",
      ">19, d1=0.410, d2=0.808 g=0.673, a1=100, a2=0\n",
      ">20, d1=0.397, d2=0.772 g=0.710, a1=100, a2=0\n",
      ">21, d1=0.401, d2=0.731 g=0.747, a1=100, a2=0\n",
      ">22, d1=0.412, d2=0.703 g=0.778, a1=100, a2=23\n",
      ">23, d1=0.380, d2=0.671 g=0.816, a1=98, a2=98\n",
      ">24, d1=0.379, d2=0.643 g=0.846, a1=100, a2=100\n",
      ">25, d1=0.353, d2=0.622 g=0.879, a1=96, a2=100\n",
      ">26, d1=0.387, d2=0.610 g=0.878, a1=96, a2=100\n",
      ">27, d1=0.299, d2=0.602 g=0.894, a1=100, a2=100\n",
      ">28, d1=0.385, d2=0.613 g=0.856, a1=82, a2=100\n",
      ">29, d1=0.295, d2=0.638 g=0.826, a1=96, a2=100\n",
      ">30, d1=0.262, d2=0.663 g=0.791, a1=95, a2=96\n",
      ">31, d1=0.272, d2=0.713 g=0.741, a1=98, a2=9\n",
      ">32, d1=0.250, d2=0.777 g=0.672, a1=98, a2=0\n",
      ">33, d1=0.218, d2=0.840 g=0.610, a1=96, a2=0\n",
      ">34, d1=0.252, d2=0.920 g=0.560, a1=95, a2=0\n",
      ">35, d1=0.166, d2=0.966 g=0.548, a1=100, a2=0\n",
      ">36, d1=0.143, d2=0.934 g=0.565, a1=100, a2=0\n",
      ">37, d1=0.154, d2=0.896 g=0.619, a1=100, a2=0\n",
      ">38, d1=0.111, d2=0.795 g=0.727, a1=100, a2=3\n",
      ">39, d1=0.103, d2=0.669 g=0.868, a1=100, a2=64\n",
      ">40, d1=0.076, d2=0.574 g=0.982, a1=100, a2=100\n",
      ">41, d1=0.060, d2=0.526 g=1.021, a1=100, a2=100\n",
      ">42, d1=0.056, d2=0.568 g=0.966, a1=100, a2=98\n",
      ">43, d1=0.047, d2=0.631 g=0.891, a1=100, a2=90\n",
      ">44, d1=0.061, d2=0.718 g=0.826, a1=100, a2=23\n",
      ">45, d1=0.091, d2=0.794 g=0.796, a1=100, a2=0\n",
      ">46, d1=0.150, d2=0.855 g=0.750, a1=100, a2=3\n",
      ">47, d1=0.146, d2=0.875 g=0.794, a1=100, a2=3\n",
      ">48, d1=0.229, d2=0.883 g=0.781, a1=100, a2=0\n",
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      "2023-02-06 12:51:11.042195: W tensorflow/core/data/root_dataset.cc:167] Optimization loop failed: Cancelled: Operation was cancelled\n"
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