deepLeaf.ipynb

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    "import os\n",
    "import json\n",
    "import time\n",
    "import flask\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas\n",
    "from scipy.misc import imread, imresize\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
    "from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit\n",
    "from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
    "import keras\n",
    "from keras import callbacks\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten\n",
    "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D\n",
    "from keras.callbacks import TensorBoard\n",
    "import random\n",
    "#d3.js\n",
    "#Visualization re file\n",
    "from keras.models import Model\n",
    "from flask import Flask, jsonify, render_template, request\n",
    "import math\n",
    "from flask_bootstrap import Bootstrap\n",
    "\n",
    "os.environ[\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\"] = \"0\" #\n",
    "DATA_PATH = '/Users/xiangfuming/Documents/MU CS/Artificial intelligent 2/Final Project/Data'\n",
    "PROJECT_PATH = '/Users/xiangfuming/Documents/MU CS/Artificial intelligent 2/Final Project/'"
   ]
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    "IMAGE_RESIZE_SIZE = 64"
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   "source": [
    "# read the train and test data\n",
    "\n",
    "train = pandas.read_csv(DATA_PATH + '/train.csv')\n",
    "test = pandas.read_csv(DATA_PATH + '/test.csv')\n",
    "\n",
    "# get the pre-extracted features\n",
    "feat_train = train.copy()\n",
    "feat_test = test.copy()\n",
    "feat_train = feat_train.drop(['id', 'species'], axis=1)\n",
    "feat_test = feat_test.drop(['id'], axis=1)\n",
    "feat_train = StandardScaler().fit(feat_train).transform(feat_train)\n",
    "feat_test = StandardScaler().fit(feat_test).transform(feat_test)"
   ]
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    "### Data Augmentation Method 1: Resize directly"
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    "# Data augmentation\n",
    "# image_data contains ALL images from the images folder\n",
    "\n",
    "# method 1: resize directly\n",
    "image_data = {}\n",
    "for img_file in os.listdir(DATA_PATH + '/images'):\n",
    "    resized_img = imresize(imread(DATA_PATH + '/images/' + img_file), (IMAGE_RESIZE_SIZE,IMAGE_RESIZE_SIZE)).astype(np.float32)\n",
    "    image_data[img_file.split(\".\")[0]] = resized_img"
   ]
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    "### Data Augmentation Method 2: Padding first, then resize (image will not be disturbed)"
   ]
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   "source": [
    "# method 2: pad first, then resize\n",
    "image_data = {}\n",
    "for img_file in os.listdir(DATA_PATH + '/images'):\n",
    "    img = imread(DATA_PATH + '/images/' + img_file)\n",
    "    h, w = img.shape\n",
    "    max_dim = max(h, w)\n",
    "    padded_img = np.lib.pad(img, \n",
    "                     (((max_dim-h)//2, max_dim-h-(max_dim-h)//2), ((max_dim-w)//2, max_dim-w-(max_dim-w)//2)), \n",
    "                     'constant', constant_values=1)\n",
    "    resized_img = imresize(padded_img, (IMAGE_RESIZE_SIZE, IMAGE_RESIZE_SIZE)).astype(np.float32)\n",
    "    image_data[img_file.split(\".\")[0]] = resized_img"
   ]
  },
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    "### Data Augmentation Method 3: rotation/flip"
   ]
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   "source": [
    "# codes is from https://www.kaggle.com/abhmul/leaf-classification/keras-convnet-lb-0-0052-w-visualization\n",
    "\n",
    "from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, NumpyArrayIterator, array_to_img\n"
   ]
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     "text": [
      "(990, 194)\n",
      "(990, 192)\n",
      "(594, 193)\n",
      "(594, 192)\n",
      "1584\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(train.shape)\n",
    "print(feat_train.shape)\n",
    "print(test.shape)\n",
    "print(feat_test.shape)\n",
    "print(len(image_data))"
   ]
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    "# for key, value in image_data.items() :\n",
    "#     print (key, value)\n",
    "#     exit()"
   ]
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      "(64, 64)\n"
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"iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP8AAAD8CAYAAAC4nHJkAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n/ESeKoh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   ],
   "source": [
    "plt.imshow(image_data['1'], cmap='gray')\n",
    "print(image_data['1'].shape)\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "LabelEncoder()"
      ]
     },
     "execution_count": 52,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# get labels\n",
    "le = LabelEncoder()\n",
    "le.fit(train.species)\n",
    "# print(le.classes_)\n",
    "# print(len(le.classes_))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 53,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_labels = le.transform(train.species)\n",
    "# print(train_labels)\n",
    "# print(len(train_labels))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(990, 64, 64, 1)\n",
      "(594, 64, 64, 1)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# separate train and test from image_data\n",
    "image_train = np.array([image_data[str(idx)] for idx in train.id])\n",
    "image_test = np.array([image_data[str(idx)] for idx in test.id])\n",
    "image_train = np.expand_dims(image_train, axis=4)\n",
    "image_test = np.expand_dims(image_test, axis=4)\n",
    "print(image_train.shape)\n",
    "print(image_test.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 55,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "('image_train_splitted shape', (891, 64, 64, 1))\n",
      "('image_validation_splitted shape', (99, 64, 64, 1))\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# split train into train and validation\n",
    "# Use heavy data augmentation\n",
    "# image_train (990, 64, 64, 1)\n",
    "# train_labels_cat (990, 99)\n",
    "\n",
    "train_numbers = int(len(image_train) * 0.9)\n",
    "val_numbers = len(image_train) - train_numbers\n",
    "train_indices = random.sample(range(0, len(image_train)), train_numbers)\n",
    "val_indices = [x for x in range(0, len(image_train)) if x not in train_indices]\n",
    "\n",
    "image_train_splitted = image_train[train_indices, :, :, :]\n",
    "image_train_label_splitted = train_labels_cat[train_indices, :]\n",
    "image_validation_splitted = image_train[val_indices, :, :, :]\n",
    "image_validation_label_splitted = train_labels_cat[val_indices, :]\n",
    "\n",
    "print('image_train_splitted shape', image_train_splitted.shape)\n",
    "print('image_validation_splitted shape', image_validation_splitted.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 56,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# image generator for splitted train and validation\n",
    "imgen = ImageDataGenerator(\n",
    "    featurewise_center=True,\n",
    "    featurewise_std_normalization=True,\n",
    "    rotation_range=20,\n",
    "    zoom_range=0.2,\n",
    "    horizontal_flip=True,\n",
    "    vertical_flip=True)\n",
    "imgen.fit(image_train_splitted)\n",
    "imgen_flow = imgen.flow(image_train_splitted, image_train_label_splitted, batch_size=16)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# # randomly split original train into train and validation\n",
    "# sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.1, random_state=0)\n",
    "# for train_index, val_index in sss.split(image_train, train_labels):\n",
    "#     image_train_X, image_val_X = image_train[train_index], image_train[val_index]\n",
    "#     image_train_Y, image_val_Y = train_labels[train_index], train_labels[val_index]\n",
    "#     print(image_train_X.shape)\n",
    "#     print(image_train_Y.shape)\n",
    "#     print(image_val_X.shape)\n",
    "#     print(image_val_Y.shape)\n",
    "#     print(\"TRAIN:\", train_index)\n",
    "#     print(\"VAL:\", val_index)\n",
    "#     plt.imshow(image_train_X[0, :, :, 0], cmap='gray')\n",
    "#     plt.show()\n",
    "#     print(train_index[0])\n",
    "#     print(image_train_Y[0])\n",
    "#     print(le.inverse_transform([image_train_Y[0]]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(990, 64, 64, 1)\n",
      "(990, 99)\n",
      "[ 0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.\n",
      "  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.\n",
      "  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.\n",
      "  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.\n",
      "  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.\n",
      "  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Convert class vectors to binary class matrices (one-hot encoding)\n",
    "num_classes = 99\n",
    "train_labels_cat = keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes)\n",
    "print(image_train.shape)\n",
    "print(train_labels_cat.shape)\n",
    "print(train_labels_cat[0,:])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# [show image] function define"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 59,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Keras expects batches of images, so we have to add a dimension to trick it into being nice\n",
    "choosing_image = '1';\n",
    "out_img = 0\n",
    "path1 = '/Users/xiangfuming/Desktop/deepLeaf-master/static/output/'\n",
    "path2 = '.png'\n",
    "def visualize_leaf(model, im):\n",
    "    # Keras expects batches of images, so we have to add a dimension to trick it into being nice\n",
    "    #print im.shape\n",
    "    global out_img\n",
    "    global path1\n",
    "    global path2\n",
    "    leaf_batch = np.expand_dims(im,axis=3)\n",
    "    leaf_batch = np.expand_dims(leaf_batch,axis=0)\n",
    "    conv_leaf = model.predict(leaf_batch)\n",
    "    conv_leaf = np.squeeze(conv_leaf, axis=0)\n",
    "    plt.imshow(conv_leaf[:,:,0], cmap='gray')#Only show the first layer of the kernel in each model layer\n",
    "    #path = path1+str(out_img)+path2\n",
    "    #plt.savefig(path)\n",
    "    #out_img = out_img+1\n",
    "    plt.show()\n",
    "def visualize_leaf_full(model, im, piece):\n",
    "    # Keras expects batches of images, so we have to add a dimension to trick it into being nice\n",
    "    #print im.shape\n",
    "    global out_img\n",
    "    global path1\n",
    "    global path2\n",
    "    leaf_batch = np.expand_dims(im,axis=3)\n",
    "    leaf_batch = np.expand_dims(leaf_batch,axis=0)\n",
    "    conv_leaf = model.predict(leaf_batch)\n",
    "    conv_leaf = np.squeeze(conv_leaf, axis=0)\n",
    "    \n",
    "    for i in range(0,piece):\n",
    "        print i;\n",
    "        plt.imshow(conv_leaf[:,:,i], cmap='gray')\n",
    "        path = path1+'kernel'+str(out_img)+'_pc'+str(i)+path2\n",
    "        #plt.savefig(path)\n",
    "        plt.show() \n",
    "    out_img = out_img+1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## build keras model for Images only\n",
    "### model 1: following the CIFAR 10 example from Keras"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# build keras model for Images only\n",
    "# model 1: following the CIFAR 10 example from Keras\n",
    "\n",
    "img_model = Sequential()\n",
    "\n",
    "layer0 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=image_train.shape[1:])\n",
    "layer1 = Activation('relu')\n",
    "layer2 = Conv2D(32, (3, 3))\n",
    "layer3 = Activation('relu')\n",
    "layer4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))\n",
    "layer5 = Dropout(0.25)\n",
    "\n",
    "layer6 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same')\n",
    "layer7 = Activation('relu')\n",
    "layer8 = Conv2D(64, (3, 3))\n",
    "layer9 = Activation('relu')\n",
    "layer10 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))\n",
    "layer11 = Dropout(0.25)\n",
    "\n",
    "layer12 = Flatten()\n",
    "layer13 = Dense(512)\n",
    "layer14 = Activation('relu')\n",
    "layer15 = Dropout(0.5)\n",
    "layer16 = Dense(num_classes)\n",
    "layer17 = Activation('softmax')\n",
    "\n",
    "img_model.add(layer0)\n",
    "img_model.add(layer1)\n",
    "img_model.add(layer2)\n",
    "img_model.add(layer3)\n",
    "img_model.add(layer4)\n",
    "img_model.add(layer5)\n",
    "img_model.add(layer6)\n",
    "img_model.add(layer7)\n",
    "img_model.add(layer8)\n",
    "img_model.add(layer9)\n",
    "img_model.add(layer10)\n",
    "img_model.add(layer11)\n",
    "img_model.add(layer12)\n",
    "img_model.add(layer13)\n",
    "img_model.add(layer14)\n",
    "img_model.add(layer15)\n",
    "img_model.add(layer16)\n",
    "img_model.add(layer17)\n",
    "\n",
    "\n",
    "json_image_model = img_model.to_json()\n",
    "\n",
    "# Let's train the model using RMSprop\n",
    "img_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])\n",
    "#print (layer0.get_weights())\n",
    "#print (img_model.get_weights())\n",
    "#print img_model.layers[0].get_weights()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 61,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "conv2d_37 (Conv2D)           (None, 64, 64, 32)        320       \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_55 (Activation)   (None, 64, 64, 32)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_38 (Conv2D)           (None, 62, 62, 32)        9248      \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_56 (Activation)   (None, 62, 62, 32)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "max_pooling2d_19 (MaxPooling (None, 31, 31, 32)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_28 (Dropout)         (None, 31, 31, 32)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_39 (Conv2D)           (None, 31, 31, 64)        18496     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_57 (Activation)   (None, 31, 31, 64)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_40 (Conv2D)           (None, 29, 29, 64)        36928     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_58 (Activation)   (None, 29, 29, 64)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "max_pooling2d_20 (MaxPooling (None, 14, 14, 64)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_29 (Dropout)         (None, 14, 14, 64)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "flatten_10 (Flatten)         (None, 12544)             0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_19 (Dense)             (None, 512)               6423040   \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_59 (Activation)   (None, 512)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_30 (Dropout)         (None, 512)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_20 (Dense)             (None, 99)                50787     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_60 (Activation)   (None, 99)                0         \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 6,538,819\n",
      "Trainable params: 6,538,819\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# output the model summary\n",
    "img_model.count_params()\n",
    "img_model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 62,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 4.6258 - acc: 0.0061 - val_loss: 15.1488 - val_acc: 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      "Epoch 2/20\n",
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      "Epoch 3/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 3.6149 - acc: 0.1004 - val_loss: 12.5517 - val_acc: 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      "Epoch 4/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 3.3112 - acc: 0.1141 - val_loss: 11.9929 - val_acc: 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      "Epoch 5/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 3.1134 - acc: 0.1750 - val_loss: 11.1882 - val_acc: 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      "Epoch 6/20\n",
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      "Epoch 7/20\n",
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      "Epoch 8/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.7674 - acc: 0.2121 - val_loss: 11.3447 - val_acc: 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      "Epoch 9/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.6468 - acc: 0.2421 - val_loss: 10.4579 - val_acc: 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      "Epoch 10/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.5268 - acc: 0.2632 - val_loss: 10.8889 - val_acc: 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      "Epoch 11/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.5194 - acc: 0.2710 - val_loss: 9.9713 - val_acc: 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      "Epoch 12/20\n",
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      "Epoch 13/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.4428 - acc: 0.2581 - val_loss: 10.0870 - val_acc: 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      "Epoch 14/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.3385 - acc: 0.3007 - val_loss: 9.6113 - val_acc: 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      "Epoch 15/20\n",
      "61/61 [==============================] - 19s - loss: 2.3394 - acc: 0.3155 - val_loss: 9.8342 - val_acc: 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      "Epoch 16/20\n",
      "61/61 [==============================] - 18s - loss: 2.2389 - acc: 0.3186 - val_loss: 10.4141 - val_acc: 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      "Epoch 17/20\n",
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      "Epoch 18/20\n",
      "61/61 [==============================] - 19s - loss: 2.1660 - acc: 0.3323 - val_loss: 9.4447 - val_acc: 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      "Epoch 19/20\n",
      "61/61 [==============================] - 19s - loss: 2.1522 - acc: 0.3451 - val_loss: 9.2280 - val_acc: 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      "Epoch 20/20\n",
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    "layer_pred2 = Conv2D(32, (3, 3), weights=img_model.layers[2].get_weights())\n",
    "layer_pred3 = Activation('relu')\n",
    "layer_pred4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))\n",
    "layer_pred5 = Dropout(0.25)\n",
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    "layer_pred6 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', weights=img_model.layers[6].get_weights())\n",
    "layer_pred7 = Activation('relu')\n",
    "layer_pred8 = Conv2D(64, (3, 3), weights=img_model.layers[8].get_weights())\n",
    "layer_pred9 = Activation('relu')\n",
    "layer_pred10 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))\n",
    "layer_pred11 = Dropout(0.25)\n",
    "\n",
    "layer_pred12 = Flatten()\n",
    "layer_pred13 = Dense(512, weights=img_model.layers[13].get_weights())\n",
    "layer_pred14 = Activation('relu')\n",
    "layer_pred15 = Dropout(0.5)\n",
    "layer_pred16 = Dense(num_classes, weights=img_model.layers[16].get_weights())\n",
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      "text/plain": [
       "<matplotlib.figure.Figure at 0x1295c4410>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred6)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
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    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred6)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred7)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred6)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred7)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred8)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred6)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred7)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred8)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred9)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred6)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred7)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred8)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred9)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred10)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model_pred = Sequential()\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred0)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred1)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred2)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred3)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred4)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred5)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred6)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred7)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred8)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred9)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred10)\n",
    "img_model_pred.add(layer_pred11)\n",
    "visualize_leaf(img_model_pred, image_data[choosing_image])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "#### Connect to server"
   ]
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    "collapsed": false
   },
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    {
     "name": "stderr",
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     "text": [
      " * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)\n",
      "127.0.0.1 - - [26/Apr/2017 21:06:42] \"GET / HTTP/1.1\" 200 -\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#build html page to show real time model\n",
    "\n",
    "app = Flask(__name__)\n",
    "Bootstrap(app)\n",
    "\n",
    "#@app.route('/_send_json')\n",
    "#def sendjson():\n",
    "#    return json_image_model\n",
    "\n",
    "@app.route('/')\n",
    "def index():\n",
    "    return render_template('image_model.html', data=json_image_model)\n",
    "    #return layer0.get_weights()[0].toString()\n",
    "if __name__ == '__main__':\n",
    "    app.run()"
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "### Model 2: A simpler CNN model using data augmentation method 2"
   ]
  },
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   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "img_model2 = Sequential()\n",
    "layer2_0 = Conv2D(16, (3, 3), padding='same', input_shape=image_train.shape[1:])\n",
    "layer2_1 = Activation('relu')\n",
    "layer2_2 = Conv2D(16, (3, 3))\n",
    "layer2_3 = Activation('relu')\n",
    "layer2_4 = Conv2D(16, (3, 3))\n",
    "layer2_5 = Activation('relu')\n",
    "\n",
    "layer2_6 = Flatten()\n",
    "layer2_7 = Dense(128)\n",
    "layer2_8 = Activation('relu')\n",
    "layer2_9 = Dense(64)\n",
    "layer2_10 = Activation('relu')\n",
    "layer2_11 = Dense(num_classes)\n",
    "layer2_12 = Activation('softmax')\n",
    "\n",
    "img_model2.add(layer2_0)\n",
    "img_model2.add(layer2_1)\n",
    "img_model2.add(layer2_2)\n",
    "img_model2.add(layer2_3)\n",
    "img_model2.add(layer2_4)\n",
    "img_model2.add(layer2_5)\n",
    "img_model2.add(layer2_6)\n",
    "img_model2.add(layer2_7)\n",
    "img_model2.add(layer2_8)\n",
    "img_model2.add(layer2_9)\n",
    "img_model2.add(layer2_10)\n",
    "img_model2.add(layer2_11)\n",
    "img_model2.add(layer2_12)\n",
    "\n",
    "json_image_model2 = img_model2.to_json()\n",
    "\n",
    "img_model2.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 68,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "conv2d_45 (Conv2D)           (None, 64, 64, 16)        160       \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_67 (Activation)   (None, 64, 64, 16)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_46 (Conv2D)           (None, 62, 62, 16)        2320      \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_68 (Activation)   (None, 62, 62, 16)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_47 (Conv2D)           (None, 60, 60, 16)        2320      \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_69 (Activation)   (None, 60, 60, 16)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "flatten_12 (Flatten)         (None, 57600)             0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_23 (Dense)             (None, 128)               7372928   \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_70 (Activation)   (None, 128)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_24 (Dense)             (None, 64)                8256      \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_71 (Activation)   (None, 64)                0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_25 (Dense)             (None, 99)                6435      \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "activation_72 (Activation)   (None, 99)                0         \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 7,392,419\n",
      "Trainable params: 7,392,419\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# output the model summary\n",
    "img_model2.count_params()\n",
    "img_model2.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 69,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# img_history = img_model2.fit(image_train, train_labels_cat,\n",
    "#                              batch_size=16,\n",
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      "Epoch 2/20\n",
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      "Epoch 5/20\n",
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      "Epoch 6/20\n",
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0.2020\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b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      "Epoch 7/20\n",
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      "Epoch 9/20\n",
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      "Epoch 11/20\n",
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      "Epoch 13/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.3933 - acc: 0.2832 - val_loss: 9.9761 - val_acc: 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      "Epoch 14/20\n",
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      "Epoch 15/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.2896 - acc: 0.3032 - val_loss: 10.8306 - val_acc: 0.3030\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b - ETA: 11s - loss: 2.2077 - acc: 0.3500\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b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      "Epoch 16/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.2897 - acc: 0.3055 - val_loss: 9.7776 - val_acc: 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      "Epoch 17/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.2489 - acc: 0.2891 - val_loss: 9.2559 - val_acc: 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      "Epoch 18/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.2472 - acc: 0.3210 - val_loss: 9.9314 - val_acc: 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      "Epoch 19/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.1772 - acc: 0.3175 - val_loss: 9.3472 - val_acc: 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      "Epoch 20/20\n",
      "61/61 [==============================] - 12s - loss: 2.1683 - acc: 0.3292 - val_loss: 10.3221 - val_acc: 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      "text/plain": [
       "<matplotlib.figure.Figure at 0x121a49090>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "img_model2_pred = Sequential()\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_0)\n",
    "visualize_leaf(img_model2_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model2_pred = Sequential()\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_0)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_1)\n",
    "visualize_leaf(img_model2_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model2_pred = Sequential()\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_0)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_1)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_2)\n",
    "visualize_leaf(img_model2_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model2_pred = Sequential()\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_0)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_1)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_2)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_3)\n",
    "visualize_leaf(img_model2_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model2_pred = Sequential()\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_0)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_1)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_2)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_3)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_4)\n",
    "visualize_leaf(img_model2_pred, image_data[choosing_image])\n",
    "\n",
    "img_model2_pred = Sequential()\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_0)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_1)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_2)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_3)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_4)\n",
    "img_model2_pred.add(layer2_5)\n",
    "visualize_leaf(img_model2_pred, image_data[choosing_image])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Connect to server"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 74,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)\n",
      "127.0.0.1 - - [26/Apr/2017 21:14:34] \"GET / HTTP/1.1\" 200 -\n",
      "127.0.0.1 - - [26/Apr/2017 21:14:47] \"GET /static/img/leaf.jpg HTTP/1.1\" 304 -\n",
      "127.0.0.1 - - [26/Apr/2017 21:14:50] \"GET /static/output/layer0.png HTTP/1.1\" 404 -\n",
      "127.0.0.1 - - [26/Apr/2017 21:14:51] \"GET /static/output/layer1.png HTTP/1.1\" 404 -\n",
      "127.0.0.1 - - [26/Apr/2017 21:14:52] \"GET /static/output/layer1.png HTTP/1.1\" 404 -\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#build html page to show real time model\n",
    "\n",
    "app = Flask(__name__)\n",
    "Bootstrap(app)\n",
    "\n",
    "#@app.route('/_send_json')\n",
    "#def sendjson():\n",
    "#    return json_image_model\n",
    "\n",
    "@app.route('/')\n",
    "def index():\n",
    "    return render_template('image_model.html', data=json_image_model2)\n",
    "    #return layer0.get_weights()[0].toString()\n",
    "if __name__ == '__main__':\n",
    "    app.run()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Using Features Only"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 75,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# build keras model for Features only\n",
    "feat_model = Sequential()\n",
    "feat_model.add(Dense(512, input_dim=192, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))\n",
    "feat_model.add(Dropout(0.3))\n",
    "feat_model.add(Dense(256, activation='sigmoid'))\n",
    "feat_model.add(Dropout(0.3))\n",
    "feat_model.add(Dense(99, activation='softmax'))\n",
    "\n",
    "feat_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=[\"accuracy\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 76,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "dense_29 (Dense)             (None, 512)               98816     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_34 (Dropout)         (None, 512)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_30 (Dense)             (None, 256)               131328    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_35 (Dropout)         (None, 256)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_31 (Dense)             (None, 99)                25443     \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 255,587\n",
      "Trainable params: 255,587\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# output the model summary\n",
    "feat_model.count_params()\n",
    "feat_model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 77,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train on 891 samples, validate on 99 samples\n",
      "Epoch 1/50\n",
      "891/891 [==============================] - 0s - loss: 4.2477 - acc: 0.1212 - val_loss: 3.5011 - val_acc: 0.3737\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 2/50\n",
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      "Epoch 3/50\n",
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      "Epoch 5/50\n",
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      "Epoch 6/50\n",
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      "Epoch 7/50\n",
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      "Epoch 8/50\n",
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      "Epoch 9/50\n",
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      "Epoch 10/50\n",
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      "Epoch 11/50\n",
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      "Epoch 12/50\n",
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      "Epoch 13/50\n",
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      "Epoch 14/50\n",
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      "Epoch 15/50\n",
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      "Epoch 16/50\n",
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      "Epoch 17/50\n",
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      "Epoch 18/50\n",
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      "Epoch 19/50\n",
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      "Epoch 20/50\n",
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      "Epoch 21/50\n",
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      "Epoch 22/50\n",
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      "Epoch 23/50\n",
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      "Epoch 24/50\n",
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      "Epoch 35/50\n",
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      "Epoch 36/50\n",
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      "Epoch 37/50\n",
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      "Epoch 38/50\n",
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      "Epoch 39/50\n",
      "891/891 [==============================] - 0s - loss: 1.1665e-04 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0079 - val_acc: 1.0000\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 40/50\n",
      "891/891 [==============================] - 0s - loss: 9.2402e-05 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0068 - val_acc: 1.0000\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 41/50\n",
      "891/891 [==============================] - 0s - loss: 7.0952e-05 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.0061 - val_acc: 1.0000\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 42/50\n",
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      "Epoch 43/50\n",
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      "Epoch 44/50\n",
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      "Epoch 45/50\n",
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