{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "t09eeeR5prIJ"
},
"source": [
"##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"cellView": "form",
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:14.802183Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:14.801923Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:14.806449Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:14.805800Z"
},
"id": "GCCk8_dHpuNf"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ovpZyIhNIgoq"
},
"source": [
"# RNN によるテキスト生成"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "hcD2nPQvPOFM"
},
"source": [
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "RoRi17kuCYFs"
},
"source": [
"Note: これらのドキュメントは私たちTensorFlowコミュニティが翻訳したものです。コミュニティによる 翻訳は**ベストエフォート**であるため、この翻訳が正確であることや[英語の公式ドキュメント](https://www.tensorflow.org/?hl=en)の 最新の状態を反映したものであることを保証することはできません。 この翻訳の品質を向上させるためのご意見をお持ちの方は、GitHubリポジトリ[tensorflow/docs](https://github.com/tensorflow/docs)にプルリクエストをお送りください。 コミュニティによる翻訳やレビューに参加していただける方は、 [docs-ja@tensorflow.org メーリングリスト](https://groups.google.com/a/tensorflow.org/forum/#!forum/docs-ja)にご連絡ください。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "BwpJ5IffzRG6"
},
"source": [
"このチュートリアルでは、文字ベースの RNN を使ってテキストを生成する方法を示します。ここでは、Andrej Karpathy の [The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) からのシェイクスピア作品のデータセットを使います。このデータからの文字列（\"Shakespear\"）を入力にして、文字列中の次の文字（\"e\"）を予測するモデルを訓練します。このモデルを繰り返し呼び出すことで、より長い文字列を生成することができます。\n",
"\n",
"Note: このノートブックの実行を速くするために GPU による高速化を有効にしてください。Colab では、*ランタイム ＞ ランタイムのタイプを変更 ＞ ハードウェアアクセラレータ ＞ GPU* を選択します。ローカルで実行する場合には、TensorFlow のバージョンが 1.11 以降であることを確認してください。\n",
"\n",
"このチュートリアルには、[tf.keras](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/keras) と [eager execution](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/eager) を使ったコードが含まれています。下記は、このチュートリアルのモデルを 30 エポック訓練したものに対して、文字列 \"Q\" を初期値とした場合の出力例です。\n",
"\n",
"\n",
"QUEENE:\n",
"I had thought thou hadst a Roman; for the oracle,\n",
"Thus by All bids the man against the word,\n",
"Which are so weak of care, by old care done;\n",
"Your children were in your holy love,\n",
"And the precipitation through the bleeding throne.\n",
"\n",
"BISHOP OF ELY:\n",
"Marry, and will, my lord, to weep in such a one were prettiest;\n",
"Yet now I was adopted heir\n",
"Of the world's lamentable day,\n",
"To watch the next way with his father with his face?\n",
"\n",
"ESCALUS:\n",
"The cause why then we are all resolved more sons.\n",
"\n",
"VOLUMNIA:\n",
"O, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, it is no sin it should be dead,\n",
"And love and pale as any will to that word.\n",
"\n",
"QUEEN ELIZABETH:\n",
"But how long have I heard the soul for this world,\n",
"And show his hands of life be proved to stand.\n",
"\n",
"PETRUCHIO:\n",
"I say he look'd on, if I must be content\n",
"To stay him from the fatal of our country's bliss.\n",
"His lordship pluck'd from this sentence then for prey,\n",
"And then let us twain, being the moon,\n",
"were she such a case as fills m\n",
"\n",
"\n",
"いくつかは文法にあったものがある一方で、ほとんどは意味をなしていません。このモデルは、単語の意味を学習していませんが、次のことを考えてみてください。\n",
"\n",
"* このモデルは文字ベースです。訓練が始まった時に、モデルは英語の単語のスペルも知りませんし、単語がテキストの単位であることも知らないのです。\n",
"\n",
"* 出力の構造は戯曲に似ています。だいたいのばあい、データセットとおなじ大文字で書かれた話し手の名前で始まっています。\n",
"\n",
"* 以下に示すように、モデルはテキストの小さなバッチ（各100文字）で訓練されていますが、一貫した構造のより長いテキストのシーケンスを生成できます。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "srXC6pLGLwS6"
},
"source": [
"## 設定"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "WGyKZj3bzf9p"
},
"source": [
"### TensorFlow 等のライブラリインポート"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:14.811023Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:14.810506Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:16.873320Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:16.872429Z"
},
"id": "yG_n40gFzf9s"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 23:58:15.841952: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 23:58:15.842046: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 23:58:15.842056: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow as tf\n",
"\n",
"import numpy as np\n",
"import os\n",
"import time"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "EHDoRoc5PKWz"
},
"source": [
"### シェイクスピアデータセットのダウンロード\n",
"\n",
"独自のデータで実行するためには下記の行を変更してください。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:16.877621Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:16.877206Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:16.881288Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:16.880673Z"
},
"id": "pD_55cOxLkAb"
},
"outputs": [],
"source": [
"path_to_file = tf.keras.utils.get_file('shakespeare.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "UHjdCjDuSvX_"
},
"source": [
"### データの読み込み\n",
"\n",
"まずはテキストをのぞいてみましょう。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:16.884336Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:16.884084Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:16.889927Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:16.889296Z"
},
"id": "aavnuByVymwK"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Length of text: 1115394 characters\n"
]
}
],
"source": [
"# 読み込んだのち、Python 2 との互換性のためにデコード\n",
"text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')\n",
"# テキストの長さは含まれる文字数\n",
"print ('Length of text: {} characters'.format(len(text)))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:16.893070Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:16.892551Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:16.896005Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:16.895329Z"
},
"id": "Duhg9NrUymwO"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"First Citizen:\n",
"Before we proceed any further, hear me speak.\n",
"\n",
"All:\n",
"Speak, speak.\n",
"\n",
"First Citizen:\n",
"You are all resolved rather to die than to famish?\n",
"\n",
"All:\n",
"Resolved. resolved.\n",
"\n",
"First Citizen:\n",
"First, you know Caius Marcius is chief enemy to the people.\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"# テキストの最初の 250文字を参照\n",
"print(text[:250])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:16.899000Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:16.898502Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:16.912133Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:16.911501Z"
},
"id": "IlCgQBRVymwR"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"65 unique characters\n"
]
}
],
"source": [
"# ファイル中のユニークな文字の数\n",
"vocab = sorted(set(text))\n",
"print ('{} unique characters'.format(len(vocab)))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "rNnrKn_lL-IJ"
},
"source": [
"## テキストの処理"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "LFjSVAlWzf-N"
},
"source": [
"### テキストのベクトル化\n",
"\n",
"訓練をする前に、文字列を数値表現に変換する必要があります。2つの参照テーブルを作成します。一つは文字を数字に変換するもの、もう一つは数字を文字に変換するものです。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:16.915619Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:16.915078Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:17.025025Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:17.024260Z"
},
"id": "IalZLbvOzf-F"
},
"outputs": [],
"source": [
"# それぞれの文字からインデックスへの対応表を作成\n",
"char2idx = {u:i for i, u in enumerate(vocab)}\n",
"idx2char = np.array(vocab)\n",
"\n",
"text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in text])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "tZfqhkYCymwX"
},
"source": [
"これで、それぞれの文字を整数で表現できました。文字を、0 から`len(unique)` までのインデックスに変換していることに注意してください。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:17.029444Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:17.028842Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:17.033228Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:17.032627Z"
},
"id": "FYyNlCNXymwY"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"{\n",
" '\\n': 0,\n",
" ' ' : 1,\n",
" '!' : 2,\n",
" '$' : 3,\n",
" '&' : 4,\n",
" \"'\" : 5,\n",
" ',' : 6,\n",
" '-' : 7,\n",
" '.' : 8,\n",
" '3' : 9,\n",
" ':' : 10,\n",
" ';' : 11,\n",
" '?' : 12,\n",
" 'A' : 13,\n",
" 'B' : 14,\n",
" 'C' : 15,\n",
" 'D' : 16,\n",
" 'E' : 17,\n",
" 'F' : 18,\n",
" 'G' : 19,\n",
" ...\n",
"}\n"
]
}
],
"source": [
"print('{')\n",
"for char,_ in zip(char2idx, range(20)):\n",
" print(' {:4s}: {:3d},'.format(repr(char), char2idx[char]))\n",
"print(' ...\\n}')"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:17.036175Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:17.035925Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:17.040102Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:17.039518Z"
},
"id": "l1VKcQHcymwb"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"'First Citizen' ---- characters mapped to int ---- > [18 47 56 57 58 1 15 47 58 47 64 43 52]\n"
]
}
],
"source": [
"# テキストの最初の 13 文字がどのように整数に変換されるかを見てみる\n",
"print ('{} ---- characters mapped to int ---- > {}'.format(repr(text[:13]), text_as_int[:13]))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "bbmsf23Bymwe"
},
"source": [
"### 予測タスク"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "wssHQ1oGymwe"
},
"source": [
"ある文字、あるいは文字列が与えられたとき、もっともありそうな次の文字はなにか？これが、モデルを訓練してやらせたいタスクです。モデルへの入力は文字列であり、モデルが出力、つまりそれぞれの時点での次の文字を予測をするようにモデルを訓練します。\n",
"\n",
"RNN はすでに見た要素に基づく内部状態を保持しているため、この時点までに計算されたすべての文字を考えると、次の文字は何でしょうか？"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "hgsVvVxnymwf"
},
"source": [
"### 訓練用サンプルとターゲットを作成\n",
"\n",
"つぎに、テキストをサンプルシーケンスに分割します。それぞれの入力シーケンスは、元のテキストからの `seq_length` 個の文字を含みます。\n",
"\n",
"入力シーケンスそれぞれに対して、対応するターゲットは同じ長さのテキストを含みますが、1文字ずつ右にシフトしたものです。\n",
"\n",
"そのため、テキストを `seq_length+1` のかたまりに分割します。たとえば、 `seq_length` が 4 で、テキストが \"Hello\" だとします。入力シーケンスは \"Hell\" で、ターゲットシーケンスは \"ello\" となります。\n",
"\n",
"これを行うために、最初に `tf.data.Dataset.from_tensor_slices` 関数を使ってテキストベクトルを文字インデックスの連続に変換します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:17.043557Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:17.043029Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.723108Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.722128Z"
},
"id": "0UHJDA39zf-O"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"F\n",
"i\n",
"r\n",
"s\n",
"t\n"
]
}
],
"source": [
"# ひとつの入力としたいシーケンスの文字数としての最大の長さ\n",
"seq_length = 100\n",
"examples_per_epoch = len(text)//(seq_length+1)\n",
"\n",
"# 訓練用サンプルとターゲットを作る\n",
"char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)\n",
"\n",
"for i in char_dataset.take(5):\n",
" print(idx2char[i.numpy()])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "-ZSYAcQV8OGP"
},
"source": [
"`batch` メソッドを使うと、個々の文字を求める長さのシーケンスに簡単に変換できます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.727397Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.726704Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.746936Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.745990Z"
},
"id": "l4hkDU3i7ozi"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"'First Citizen:\\nBefore we proceed any further, hear me speak.\\n\\nAll:\\nSpeak, speak.\\n\\nFirst Citizen:\\nYou '\n",
"'are all resolved rather to die than to famish?\\n\\nAll:\\nResolved. resolved.\\n\\nFirst Citizen:\\nFirst, you k'\n",
"\"now Caius Marcius is chief enemy to the people.\\n\\nAll:\\nWe know't, we know't.\\n\\nFirst Citizen:\\nLet us ki\"\n",
"\"ll him, and we'll have corn at our own price.\\nIs't a verdict?\\n\\nAll:\\nNo more talking on't; let it be d\"\n",
"'one: away, away!\\n\\nSecond Citizen:\\nOne word, good citizens.\\n\\nFirst Citizen:\\nWe are accounted poor citi'\n"
]
}
],
"source": [
"sequences = char_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True)\n",
"\n",
"for item in sequences.take(5):\n",
" print(repr(''.join(idx2char[item.numpy()])))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "UbLcIPBj_mWZ"
},
"source": [
"シーケンスそれぞれに対して、`map` メソッドを使って各バッチに単純な関数を適用することで、複製とシフトを行い、入力テキストとターゲットテキストを生成します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.750738Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.750479Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.793037Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.792327Z"
},
"id": "9NGu-FkO_kYU"
},
"outputs": [],
"source": [
"def split_input_target(chunk):\n",
" input_text = chunk[:-1]\n",
" target_text = chunk[1:]\n",
" return input_text, target_text\n",
"\n",
"dataset = sequences.map(split_input_target)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "hiCopyGZymwi"
},
"source": [
"最初のサンプルの入力とターゲットを出力します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.796680Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.796407Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.824572Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.823624Z"
},
"id": "GNbw-iR0ymwj"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Input data: 'First Citizen:\\nBefore we proceed any further, hear me speak.\\n\\nAll:\\nSpeak, speak.\\n\\nFirst Citizen:\\nYou'\n",
"Target data: 'irst Citizen:\\nBefore we proceed any further, hear me speak.\\n\\nAll:\\nSpeak, speak.\\n\\nFirst Citizen:\\nYou '\n"
]
}
],
"source": [
"for input_example, target_example in dataset.take(1):\n",
" print ('Input data: ', repr(''.join(idx2char[input_example.numpy()])))\n",
" print ('Target data:', repr(''.join(idx2char[target_example.numpy()])))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "_33OHL3b84i0"
},
"source": [
"これらのベクトルのインデックスそれぞれが一つのタイムステップとして処理されます。タイムステップ 0 の入力として、モデルは \"F\" のインデックスを受け取り、次の文字として \"i\" のインデックスを予測しようとします。次のタイムステップでもおなじことをしますが、`RNN` は現在の入力文字に加えて、過去のステップのコンテキストも考慮します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.828725Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.828137Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.845958Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.845083Z"
},
"id": "0eBu9WZG84i0"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Step 0\n",
" input: 18 ('F')\n",
" expected output: 47 ('i')\n",
"Step 1\n",
" input: 47 ('i')\n",
" expected output: 56 ('r')\n",
"Step 2\n",
" input: 56 ('r')\n",
" expected output: 57 ('s')\n",
"Step 3\n",
" input: 57 ('s')\n",
" expected output: 58 ('t')\n",
"Step 4\n",
" input: 58 ('t')\n",
" expected output: 1 (' ')\n"
]
}
],
"source": [
"for i, (input_idx, target_idx) in enumerate(zip(input_example[:5], target_example[:5])):\n",
" print(\"Step {:4d}\".format(i))\n",
" print(\" input: {} ({:s})\".format(input_idx, repr(idx2char[input_idx])))\n",
" print(\" expected output: {} ({:s})\".format(target_idx, repr(idx2char[target_idx])))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "MJdfPmdqzf-R"
},
"source": [
"### 訓練用バッチの作成\n",
"\n",
"`tf.data` を使ってテキストを分割し、扱いやすいシーケンスにします。しかし、このデータをモデルに供給する前に、データをシャッフルしてバッチにまとめる必要があります。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.850008Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.849444Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.861858Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.861119Z"
},
"id": "p2pGotuNzf-S"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 15,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# バッチサイズ\n",
"BATCH_SIZE = 64\n",
"\n",
"# データセットをシャッフルするためのバッファサイズ\n",
"# （TF data は可能性として無限長のシーケンスでも使えるように設計されています。\n",
"# このため、シーケンス全体をメモリ内でシャッフルしようとはしません。\n",
"# その代わりに、要素をシャッフルするためのバッファを保持しています）\n",
"BUFFER_SIZE = 10000\n",
"\n",
"dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)\n",
"\n",
"dataset"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "r6oUuElIMgVx"
},
"source": [
"## モデルの構築"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "m8gPwEjRzf-Z"
},
"source": [
"`tf.keras.Sequential` を使ってモデルを定義します。この簡単な例では、モデルの定義に3つのレイヤーを使用しています。\n",
"\n",
"* `tf.keras.layers.Embedding`: 入力レイヤー。それぞれの文字を表す数を `embedding_dim` 次元のベクトルに変換する、訓練可能な参照テーブル。\n",
"* `tf.keras.layers.GRU`: サイズが `units=rnn_units` のRNNの一種（ここに LSTM レイヤーを使うこともできる）。\n",
"* `tf.keras.layers.Dense`: `vocab_size` の出力を持つ、出力レイヤー。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.865725Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.865206Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.868876Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.868083Z"
},
"id": "zHT8cLh7EAsg"
},
"outputs": [],
"source": [
"# 文字数で表されるボキャブラリーの長さ\n",
"vocab_size = len(vocab)\n",
"\n",
"# 埋め込みベクトルの次元\n",
"embedding_dim = 256\n",
"\n",
"# RNN ユニットの数\n",
"rnn_units = 1024"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.872373Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.871817Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:20.876020Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:20.875261Z"
},
"id": "MtCrdfzEI2N0"
},
"outputs": [],
"source": [
"def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):\n",
" model = tf.keras.Sequential([\n",
" tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,\n",
" batch_input_shape=[batch_size, None]),\n",
" tf.keras.layers.GRU(rnn_units,\n",
" return_sequences=True,\n",
" stateful=True,\n",
" recurrent_initializer='glorot_uniform'),\n",
" tf.keras.layers.Dense(vocab_size)\n",
" ])\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:20.879209Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:20.878968Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:21.125783Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:21.124985Z"
},
"id": "wwsrpOik5zhv"
},
"outputs": [],
"source": [
"model = build_model(\n",
" vocab_size = len(vocab),\n",
" embedding_dim=embedding_dim,\n",
" rnn_units=rnn_units,\n",
" batch_size=BATCH_SIZE)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "RkA5upJIJ7W7"
},
"source": [
"1文字ごとにモデルは埋め込みベクトルを検索し、その埋め込みベクトルを入力として GRU を 1 タイムステップ実行します。そして Dense レイヤーを適用して、次の文字の対数尤度を予測するロジットを生成します。\n",
"\n",
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "-ubPo0_9Prjb"
},
"source": [
"## モデルを試す\n",
"\n",
"期待通りに動作するかどうかを確認するためモデルを動かしてみましょう。\n",
"\n",
"最初に、出力の shape を確認します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:21.130361Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:21.130053Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:22.893712Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:22.892973Z"
},
"id": "C-_70kKAPrPU"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"(64, 100, 65) # (batch_size, sequence_length, vocab_size)\n"
]
}
],
"source": [
"for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1):\n",
" example_batch_predictions = model(input_example_batch)\n",
" print(example_batch_predictions.shape, \"# (batch_size, sequence_length, vocab_size)\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Q6NzLBi4VM4o"
},
"source": [
"上記の例では、入力のシーケンスの長さは `100` ですが、モデルはどのような長さの入力でも実行できます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:22.897744Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:22.897102Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:22.909273Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:22.908616Z"
},
"id": "vPGmAAXmVLGC"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Layer (type) Output Shape Param # \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" embedding (Embedding) (64, None, 256) 16640 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" gru (GRU) (64, None, 1024) 3938304 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" dense (Dense) (64, None, 65) 66625 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Total params: 4,021,569\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trainable params: 4,021,569\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Non-trainable params: 0\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"model.summary()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "uwv0gEkURfx1"
},
"source": [
"モデルから実際の予測を得るには出力の分布からサンプリングを行う必要があります。この分布は、文字ボキャブラリー全体のロジットで定義されます。\n",
"\n",
"Note: この分布から _サンプリング_ するということが重要です。なぜなら、分布の _argmax_ をとったのでは、モデルは簡単にループしてしまうからです。\n",
"\n",
"バッチ中の最初のサンプルで試してみましょう。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:22.915827Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:22.915558Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:22.922646Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:22.922073Z"
},
"id": "4V4MfFg0RQJg"
},
"outputs": [],
"source": [
"sampled_indices = tf.random.categorical(example_batch_predictions[0], num_samples=1)\n",
"sampled_indices = tf.squeeze(sampled_indices,axis=-1).numpy()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "QM1Vbxs_URw5"
},
"source": [
"これにより、タイムステップそれぞれにおいて、次の文字のインデックスの予測が得られます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:22.926208Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:22.925939Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:22.930800Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:22.930174Z"
},
"id": "YqFMUQc_UFgM"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"array([29, 4, 59, 43, 5, 52, 39, 4, 29, 6, 21, 50, 32, 36, 16, 5, 60,\n",
" 0, 43, 55, 25, 3, 14, 15, 39, 35, 6, 5, 22, 0, 44, 33, 1, 29,\n",
" 43, 17, 5, 54, 38, 6, 48, 40, 16, 49, 53, 15, 29, 51, 9, 8, 26,\n",
" 51, 60, 12, 6, 35, 12, 18, 52, 52, 45, 54, 13, 42, 12, 15, 19, 6,\n",
" 45, 7, 63, 7, 44, 23, 3, 26, 10, 54, 62, 36, 54, 22, 28, 5, 5,\n",
" 16, 32, 27, 57, 48, 4, 58, 0, 15, 34, 52, 35, 20, 50, 14])"
]
},
"execution_count": 22,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"sampled_indices"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "LfLtsP3mUhCG"
},
"source": [
"これらをデコードすることで、この訓練前のモデルによる予測テキストをみることができます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:22.934417Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:22.933810Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:22.938765Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:22.938181Z"
},
"id": "xWcFwPwLSo05"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Input: \n",
" 'uy and sell so, so give alms,\\nPray so; and, for the ordering your affairs,\\nTo sing them too: when yo'\n",
"\n",
"Next Char Predictions: \n",
" \"Q&ue'na&Q,IlTXD'v\\neqM$BCaW,'J\\nfU QeE'pZ,jbDkoCQm3.Nmv?,W?FnngpAd?CG,g-y-fK$N:pxXpJP''DTOsj&t\\nCVnWHlB\"\n"
]
}
],
"source": [
"print(\"Input: \\n\", repr(\"\".join(idx2char[input_example_batch[0]])))\n",
"print()\n",
"print(\"Next Char Predictions: \\n\", repr(\"\".join(idx2char[sampled_indices ])))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "LJL0Q0YPY6Ee"
},
"source": [
"## モデルの訓練"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "YCbHQHiaa4Ic"
},
"source": [
"ここまでくれば問題は標準的な分類問題として扱うことができます。これまでの RNN の状態と、いまのタイムステップの入力が与えられ、次の文字のクラスを予測します。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "trpqTWyvk0nr"
},
"source": [
"### オプティマイザと損失関数の付加"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "UAjbjY03eiQ4"
},
"source": [
"この場合、標準の `tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy` 損失関数が使えます。予測の最後の次元に適用されるからです。\n",
"\n",
"このモデルはロジットを返すので、`from_logits` フラグをセットする必要があります。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:22.942355Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:22.941876Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:22.958290Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:22.957684Z"
},
"id": "4HrXTACTdzY-"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Prediction shape: (64, 100, 65) # (batch_size, sequence_length, vocab_size)\n",
"scalar_loss: 4.173783\n"
]
}
],
"source": [
"def loss(labels, logits):\n",
" return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)\n",
"\n",
"example_batch_loss = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)\n",
"print(\"Prediction shape: \", example_batch_predictions.shape, \" # (batch_size, sequence_length, vocab_size)\")\n",
"print(\"scalar_loss: \", example_batch_loss.numpy().mean())"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "jeOXriLcymww"
},
"source": [
"`tf.keras.Model.compile` を使って、訓練手順を定義します。既定の引数を持った `tf.keras.optimizers.Adam` と、先ほどの loss 関数を使用しましょう。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:22.961761Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:22.961001Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:23.093213Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:23.092525Z"
},
"id": "DDl1_Een6rL0"
},
"outputs": [],
"source": [
"model.compile(optimizer='adam', loss=loss)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ieSJdchZggUj"
},
"source": [
"### チェックポイントの構成"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "C6XBUUavgF56"
},
"source": [
"`tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint` を使って、訓練中にチェックポイントを保存するようにします。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:23.097834Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:23.097240Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:23.101472Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:23.100786Z"
},
"id": "W6fWTriUZP-n"
},
"outputs": [],
"source": [
"# チェックポイントが保存されるディレクトリ\n",
"checkpoint_dir = './training_checkpoints'\n",
"# チェックポイントファイルの名称\n",
"checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, \"ckpt_{epoch}\")\n",
"\n",
"checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(\n",
" filepath=checkpoint_prefix,\n",
" save_weights_only=True)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "3Ky3F_BhgkTW"
},
"source": [
"### 訓練の実行"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "IxdOA-rgyGvs"
},
"source": [
"訓練時間を適切に保つために、10エポックを使用してモデルを訓練します。Google Colab を使用する場合には、訓練を高速化するためにランタイムを GPU に設定します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:23.105298Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:23.104683Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:58:23.108060Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:58:23.107323Z"
},
"id": "7yGBE2zxMMHs"
},
"outputs": [],
"source": [
"EPOCHS=10"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 28,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:58:23.111279Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:58:23.110756Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:42.691347Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:42.690529Z"
},
"id": "UK-hmKjYVoll"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/172 [..............................] - ETA: 8:58 - loss: 4.1738"
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
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" 2/172 [..............................] - ETA: 31s - loss: 4.1554 "
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" 4/172 [..............................] - ETA: 22s - loss: 4.0613"
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" 16/172 [=>............................] - ETA: 10s - loss: 4.1820"
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" 30/172 [====>.........................] - ETA: 8s - loss: 3.7885"
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" 46/172 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 3.5112"
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" 50/172 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 3.4543"
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" 56/172 [========>.....................] - ETA: 5s - loss: 3.3774"
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]
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" 74/172 [===========>..................] - ETA: 4s - loss: 3.1829"
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" 80/172 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 3.1292"
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"162/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.7056"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"164/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.6991"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"166/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.6926"
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"168/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.6865"
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"170/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.6801"
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"172/172 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.6739"
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"Epoch 2/10\n"
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" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.1428 "
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" 67/172 [==========>...................] - ETA: 3s - loss: 2.0716"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"149/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.9843"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"151/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.9819"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"153/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.9795"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"155/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.9783"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"157/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.9759"
]
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"159/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.9743"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"161/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.9723"
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"163/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.9700"
]
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"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.9680"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.9664"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.9646"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.9627"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.9617\n"
]
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"Epoch 3/10\n"
]
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:21 - loss: 1.7653"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.7735 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.7734"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.7781"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.7751"
]
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.7759"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.7762"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.7716"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.7741"
]
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" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.7714"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.7710"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.7720"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 25/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.7749"
]
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" 27/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.7757"
]
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" 29/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.7750"
]
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" 31/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.7734"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.7725"
]
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" 35/172 [=====>........................] - ETA: 5s - loss: 1.7711"
]
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" 37/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.7676"
]
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" 39/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.7652"
]
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" 41/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.7632"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 43/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.7616"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 45/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.7601"
]
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]
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]
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" 51/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.7591"
]
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" 53/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.7565"
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" 55/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.7550"
]
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" 57/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.7545"
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" 59/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.7533"
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"136/172 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 1.7107"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"138/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.7098"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"140/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.7088"
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"142/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.7077"
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"144/172 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 1.7066"
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"146/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.7055"
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"148/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.7048"
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"150/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.7036"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"152/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.7027"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"154/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.7019"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"156/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.7006"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"158/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.6998"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"162/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.6976"
]
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"164/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.6968"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"166/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.6957"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"168/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.6947"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"170/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.6940"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - ETA: 0s - loss: 1.6931"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.6931\n"
]
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"Epoch 4/10\n"
]
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:27 - loss: 1.5620"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.5770 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.5904"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.5898"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.5881"
]
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.5839"
]
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" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.5869"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.5852"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.5885"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.5851"
]
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" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.5864"
]
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" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.5834"
]
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" 25/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.5824"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 27/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.5827"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 29/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.5810"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 31/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.5788"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.5784"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 35/172 [=====>........................] - ETA: 5s - loss: 1.5782"
]
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" 37/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.5770"
]
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" 39/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.5776"
]
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" 41/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.5763"
]
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" 43/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.5748"
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" 45/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.5745"
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"123/172 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 1.5577"
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"125/172 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 1.5573"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.5481"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.5464"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.5461"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.5456\n"
]
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"Epoch 5/10\n"
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:30 - loss: 1.4801"
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" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.4646 "
]
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" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.4657"
]
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" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.4626"
]
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" 9/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.4588"
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.4579"
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" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.4539"
]
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" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.4567"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.4599"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.4615"
]
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" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.4623"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.4641"
]
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" 25/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.4626"
]
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" 27/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.4596"
]
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" 29/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.4605"
]
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" 31/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.4610"
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" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.4612"
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" 63/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.4627"
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" 85/172 [=============>................] - ETA: 3s - loss: 1.4622"
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]
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" 97/172 [===============>..............] - ETA: 2s - loss: 1.4617"
]
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]
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]
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"109/172 [==================>...........] - ETA: 2s - loss: 1.4610"
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"111/172 [==================>...........] - ETA: 2s - loss: 1.4612"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"113/172 [==================>...........] - ETA: 2s - loss: 1.4611"
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"115/172 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 1.4609"
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"141/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.4593"
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"157/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.4577"
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"161/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.4576"
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"163/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.4571"
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"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.4570"
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"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.4569"
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"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.4568"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.4565"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.4564\n"
]
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"text": [
"Epoch 6/10\n"
]
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:29 - loss: 1.3964"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.3891 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.3946"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.3953"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.3964"
]
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.3941"
]
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" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3937"
]
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" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3979"
]
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" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3952"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.3945"
]
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" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.3975"
]
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" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.3993"
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" 25/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.3971"
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" 31/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.4002"
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" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.4013"
]
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" 35/172 [=====>........................] - ETA: 5s - loss: 1.4009"
]
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" 37/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.4005"
]
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" 39/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.3993"
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" 41/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.3998"
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" 43/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.4005"
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" 49/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.4009"
]
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]
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" 63/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.4026"
]
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]
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" 67/172 [==========>...................] - ETA: 3s - loss: 1.4020"
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" 69/172 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.4018"
]
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" 71/172 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.4016"
]
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" 73/172 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.4011"
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" 77/172 [============>.................] - ETA: 3s - loss: 1.4013"
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" 79/172 [============>.................] - ETA: 3s - loss: 1.4004"
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]
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" 85/172 [=============>................] - ETA: 3s - loss: 1.3998"
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]
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" 89/172 [==============>...............] - ETA: 3s - loss: 1.3988"
]
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" 91/172 [==============>...............] - ETA: 2s - loss: 1.3989"
]
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" 93/172 [===============>..............] - ETA: 2s - loss: 1.3992"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 99/172 [================>.............] - ETA: 2s - loss: 1.3999"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"101/172 [================>.............] - ETA: 2s - loss: 1.4003"
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"103/172 [================>.............] - ETA: 2s - loss: 1.3999"
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"105/172 [=================>............] - ETA: 2s - loss: 1.3996"
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"107/172 [=================>............] - ETA: 2s - loss: 1.3994"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"147/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.3973"
]
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"155/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.3972"
]
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]
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"163/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.3971"
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"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.3969"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3970"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3967"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3969"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.3969\n"
]
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"text": [
"Epoch 7/10\n"
]
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"\r",
" 1/172 [..............................] - ETA: 3:33 - loss: 1.3723"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.3437 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.3551"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.3518"
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" 9/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.3510"
]
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.3489"
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" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3490"
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" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3503"
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" 57/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.3545"
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" 73/172 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.3550"
]
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" 89/172 [==============>...............] - ETA: 3s - loss: 1.3543"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3517"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3519"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3518"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.3516\n"
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"Epoch 8/10\n"
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:27 - loss: 1.2747"
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" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2839 "
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" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2887"
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" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.2902"
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" 9/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.2950"
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.3053"
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" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3099"
]
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" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.3081"
]
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]
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" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.3046"
]
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" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.3026"
]
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" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.3001"
]
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" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2999"
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]
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" 39/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.3021"
]
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" 41/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.3025"
]
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" 43/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.3040"
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" 45/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.3038"
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]
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" 51/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.3060"
]
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]
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]
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" 57/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.3090"
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" 61/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.3089"
]
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" 63/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.3092"
]
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" 65/172 [==========>...................] - ETA: 3s - loss: 1.3100"
]
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]
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]
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" 71/172 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.3109"
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" 73/172 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.3102"
]
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" 75/172 [============>.................] - ETA: 3s - loss: 1.3104"
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" 77/172 [============>.................] - ETA: 3s - loss: 1.3108"
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" 89/172 [==============>...............] - ETA: 3s - loss: 1.3101"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"155/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.3119"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"157/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.3120"
]
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"159/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.3124"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"161/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.3124"
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"163/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.3125"
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"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.3123"
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"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3125"
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"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3126"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.3124"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.3123\n"
]
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"Epoch 9/10\n"
]
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:27 - loss: 1.2416"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2650 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2567"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.2603"
]
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" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.2611"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.2606"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.2617"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.2620"
]
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" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.2638"
]
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" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.2642"
]
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" 27/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.2639"
]
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" 29/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2642"
]
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" 31/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2650"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2656"
]
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" 35/172 [=====>........................] - ETA: 5s - loss: 1.2650"
]
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]
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" 43/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.2655"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 51/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.2675"
]
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]
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" 59/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.2689"
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" 61/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.2693"
]
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" 63/172 [=========>....................] - ETA: 4s - loss: 1.2690"
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" 65/172 [==========>...................] - ETA: 3s - loss: 1.2687"
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" 75/172 [============>.................] - ETA: 3s - loss: 1.2704"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"143/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.2782"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"145/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.2780"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"147/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.2782"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"149/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.2781"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"151/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.2782"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"153/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.2785"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"155/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.2788"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"157/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.2788"
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"159/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.2790"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"161/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.2791"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"163/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.2790"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.2791"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2793"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2792"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2788"
]
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{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.2789\n"
]
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"Epoch 10/10\n"
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" 1/172 [..............................] - ETA: 3:28 - loss: 1.2443"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2266 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 5/172 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2214"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.2215"
]
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" 9/172 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 1.2220"
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" 11/172 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 1.2253"
]
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" 13/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.2238"
]
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" 15/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.2286"
]
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" 17/172 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 1.2263"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 19/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.2292"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 21/172 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 1.2302"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 23/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.2313"
]
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]
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" 27/172 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 1.2315"
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" 29/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2337"
]
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" 31/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2343"
]
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" 33/172 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 1.2349"
]
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" 35/172 [=====>........................] - ETA: 5s - loss: 1.2350"
]
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" 37/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.2359"
]
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" 39/172 [=====>........................] - ETA: 4s - loss: 1.2363"
]
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" 41/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.2354"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 43/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.2358"
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" 45/172 [======>.......................] - ETA: 4s - loss: 1.2366"
]
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" 47/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.2365"
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" 49/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.2360"
]
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" 51/172 [=======>......................] - ETA: 4s - loss: 1.2355"
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" 53/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.2365"
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" 55/172 [========>.....................] - ETA: 4s - loss: 1.2368"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"131/172 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 1.2455"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"133/172 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 1.2459"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"135/172 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 1.2460"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"137/172 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 1.2462"
]
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"139/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.2463"
]
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"141/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.2462"
]
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"143/172 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 1.2462"
]
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"145/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.2464"
]
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"147/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.2463"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"149/172 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.2467"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"151/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.2466"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"153/172 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.2464"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"155/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.2467"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"157/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.2469"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"159/172 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.2469"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"161/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.2472"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"163/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.2473"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"165/172 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.2471"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"167/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2471"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"169/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2473"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"171/172 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.2475"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"172/172 [==============================] - 8s 38ms/step - loss: 1.2475\n"
]
}
],
"source": [
"history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "kKkD5M6eoSiN"
},
"source": [
"## テキスト生成"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "JIPcXllKjkdr"
},
"source": [
"### 最終チェックポイントの復元"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "LyeYRiuVjodY"
},
"source": [
"予測ステップを単純にするため、バッチサイズ 1 を使用します。\n",
"\n",
"RNN が状態をタイムステップからタイムステップへと渡す仕組みのため、モデルは一度構築されると固定されたバッチサイズしか受け付けられません。\n",
"\n",
"モデルを異なる `batch_size` で実行するためには、モデルを再構築し、チェックポイントから重みを復元する必要があります。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 29,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:42.696218Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:42.695470Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:42.702218Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:42.701384Z"
},
"id": "zk2WJ2-XjkGz"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'./training_checkpoints/ckpt_10'"
]
},
"execution_count": 29,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 30,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:42.705965Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:42.705371Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:42.976754Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:42.975951Z"
},
"id": "LycQ-ot_jjyu"
},
"outputs": [],
"source": [
"model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)\n",
"\n",
"model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))\n",
"\n",
"model.build(tf.TensorShape([1, None]))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 31,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:42.981711Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:42.980918Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:42.994736Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:42.993897Z"
},
"id": "71xa6jnYVrAN"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential_1\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Layer (type) Output Shape Param # \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" embedding_1 (Embedding) (1, None, 256) 16640 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" gru_1 (GRU) (1, None, 1024) 3938304 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" dense_1 (Dense) (1, None, 65) 66625 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Total params: 4,021,569\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trainable params: 4,021,569\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Non-trainable params: 0\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"model.summary()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "DjGz1tDkzf-u"
},
"source": [
"### 予測ループ\n",
"\n",
"下記のコードブロックでテキストを生成します。\n",
"\n",
"* 最初に、開始文字列を選択し、RNN の状態を初期化して、生成する文字数を設定します。\n",
"\n",
"* 開始文字列と RNN の状態を使って、次の文字の予測分布を得ます。\n",
"\n",
"* つぎに、カテゴリー分布を使用して、予測された文字のインデックスを計算します。この予測された文字をモデルの次の入力にします。\n",
"\n",
"* モデルによって返された RNN の状態はモデルにフィードバックされるため、1つの文字だけでなく、より多くのコンテキストを持つことになります。つぎの文字を予測した後、更新された RNN の状態が再びモデルにフィードバックされます。こうしてモデルは以前に予測した文字からさらにコンテキストを得ることで学習するのです。\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"生成されたテキストを見ると、モデルがどこを大文字にするかや、段落の区切り方、シェークスピアらしい書き言葉を真似ることを知っていることがわかります。しかし、訓練のエポック数が少ないので、まだ一貫した文章を生成するところまでは学習していません。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 32,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:43.004537Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:43.003975Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:43.011600Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:43.010965Z"
},
"id": "WvuwZBX5Ogfd"
},
"outputs": [],
"source": [
"def generate_text(model, start_string):\n",
" # 評価ステップ（学習済みモデルを使ったテキスト生成）\n",
"\n",
" # 生成する文字数\n",
" num_generate = 1000\n",
"\n",
" # 開始文字列を数値に変換（ベクトル化）\n",
" input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]\n",
" input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)\n",
"\n",
" # 結果を保存する空文字列\n",
" text_generated = []\n",
"\n",
" # 低い temperature は、より予測しやすいテキストをもたらし\n",
" # 高い temperature は、より意外なテキストをもたらす\n",
" # 実験により最適な設定を見つけること\n",
" temperature = 1.0\n",
"\n",
" # ここではバッチサイズ == 1\n",
" model.reset_states()\n",
" for i in range(num_generate):\n",
" predictions = model(input_eval)\n",
" # バッチの次元を削除\n",
" predictions = tf.squeeze(predictions, 0)\n",
"\n",
" # カテゴリー分布をつかってモデルから返された文字を予測 \n",
" predictions = predictions / temperature\n",
" predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()\n",
"\n",
" # 過去の隠れ状態とともに予測された文字をモデルへのつぎの入力として渡す\n",
" input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)\n",
"\n",
" text_generated.append(idx2char[predicted_id])\n",
"\n",
" return (start_string + ''.join(text_generated))"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:43.015096Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:43.014640Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:50.512861Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:50.512103Z"
},
"id": "ktovv0RFhrkn"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"ROMEO: I am a miss'd.\n",
"But sleep forth. Be,\n",
"To chose by gailting than thy daughter's mind\n",
"Good queen, my lord.\n",
"\n",
"VINCENTIO:\n",
"No, I'll proceed.\n",
"\n",
"SICINIUS:\n",
"Put out an egry cape\n",
"Would have the wars friar'dly,\n",
"Hath colouris contemplisans.\n",
"\n",
"SEBASTIAN:\n",
"Ay, the time thou but well, not for't.\n",
"Both living fortune waste with it forswore,\n",
"Thanks, and all to thine eye,\n",
"We shall have, she was rund. Hil away?\n",
"\n",
"AUTOLYCUS:\n",
"Here canst thou never being to use ie fest\n",
"beloved o' the court-world and weakness,--\n",
"\n",
"FLORIZEL:\n",
"Scorn, fair wetch your good company: masters, call'd up,\n",
"As call you beheld, lord.\n",
"\n",
"LARTIUS:\n",
"He should do giving the plishes; these fellows a man,\n",
"Nay, let me weep\n",
"Than come upon his majesty! By bright-advice they but a fool,\n",
"And fetch itsell landu-doom here alive the day Tyrrel,\n",
"God knoces him for a very more voices.\n",
"We say, a thousand-Face that ever I am about to.\n",
"\n",
"Poold:\n",
"So lie, the lust, the pant murder? is therely earth.\n",
"\n",
"CATESBY:\n",
"Is, palket chargely forget,\n",
"When I go; go, come, or a better d\n"
]
}
],
"source": [
"print(generate_text(model, start_string=u\"ROMEO: \"))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "AM2Uma_-yVIq"
},
"source": [
"この結果を改善するもっとも簡単な方法は、もっと長く訓練することです（`EPOCHS=30` を試してみましょう）。\n",
"\n",
"また、異なる初期文字列を使ったり、モデルの精度を向上させるためにもうひとつ RNN レイヤーを加えたり、temperature パラメータを調整して、よりランダム性の強い、あるいは、弱い予測を試してみたりすることができます。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Y4QwTjAM6A2O"
},
"source": [
"## 上級編： 訓練のカスタマイズ\n",
"\n",
"上記の訓練手順は単純ですが、制御できるところがそれほどありません。\n",
"\n",
"モデルを手動で実行する方法を見てきたので、訓練ループを展開し、自分で実装してみましょう。このことが、たとえばモデルのオープンループによる出力を安定化するための _カリキュラム学習_ を実装するための出発点になります。\n",
"\n",
"勾配を追跡するために `tf.GradientTape` を使用します。このアプローチについての詳細を学ぶには、 [eager execution guide](https://www.tensorflow.org/guide/eager) をお読みください。\n",
"\n",
"この手順は下記のように動作します。\n",
"\n",
"* 最初に、RNN の状態を初期化する。`tf.keras.Model.reset_states` メソッドを呼び出すことでこれを実行する。\n",
"\n",
"* つぎに、（1バッチずつ）データセットを順番に処理し、それぞれのバッチに対する*予測値*を計算する。\n",
"\n",
"* `tf.GradientTape` をオープンし、そのコンテキストで、予測値と損失を計算する。\n",
"\n",
"* `tf.GradientTape.grads` メソッドを使って、モデルの変数に対する損失の勾配を計算する。\n",
"\n",
"* 最後に、オプティマイザの `tf.train.Optimizer.apply_gradients` メソッドを使って、逆方向の処理を行う。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 34,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:50.516922Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:50.516349Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:50.748184Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:50.747483Z"
},
"id": "_XAm7eCoKULT"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Detecting that an object or model or tf.train.Checkpoint is being deleted with unrestored values. See the following logs for the specific values in question. To silence these warnings, use `status.expect_partial()`. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Checkpoint#restorefor details about the status object returned by the restore function.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._iterations\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._learning_rate\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.1\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.2\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.3\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.4\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.5\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.6\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.7\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.8\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.9\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.11\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer._variables.12\n"
]
}
],
"source": [
"model = build_model(\n",
" vocab_size = len(vocab),\n",
" embedding_dim=embedding_dim,\n",
" rnn_units=rnn_units,\n",
" batch_size=BATCH_SIZE)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 35,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:50.754997Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:50.754737Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:50.759571Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:50.758902Z"
},
"id": "qUKhnZtMVpoJ"
},
"outputs": [],
"source": [
"optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 36,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:50.762736Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:50.762202Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T23:59:50.766636Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T23:59:50.766055Z"
},
"id": "b4kH1o0leVIp"
},
"outputs": [],
"source": [
"@tf.function\n",
"def train_step(inp, target):\n",
" with tf.GradientTape() as tape:\n",
" predictions = model(inp)\n",
" loss = tf.reduce_mean(\n",
" tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(\n",
" target, predictions, from_logits=True))\n",
" grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)\n",
" optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))\n",
"\n",
" return loss"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 37,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T23:59:50.769517Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T23:59:50.769028Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T00:01:05.178671Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:01:05.177917Z"
},
"id": "d4tSNwymzf-q"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1 Batch 0 Loss 4.174540996551514\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1 Batch 100 Loss 2.370338201522827\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1 Loss 2.1595\n",
"Time taken for 1 epoch 9.26038932800293 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 2 Batch 0 Loss 2.1852879524230957\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 2 Batch 100 Loss 1.9203600883483887\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 2 Loss 1.8065\n",
"Time taken for 1 epoch 7.190315246582031 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 3 Batch 0 Loss 1.8183932304382324\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 3 Batch 100 Loss 1.669272780418396\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 3 Loss 1.6125\n",
"Time taken for 1 epoch 7.355443239212036 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 4 Batch 0 Loss 1.5592581033706665\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 4 Batch 100 Loss 1.5509053468704224\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 4 Loss 1.5413\n",
"Time taken for 1 epoch 7.222464084625244 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 5 Batch 0 Loss 1.4591556787490845\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 5 Batch 100 Loss 1.470933198928833\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 5 Loss 1.4629\n",
"Time taken for 1 epoch 7.2957847118377686 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 6 Batch 0 Loss 1.4055699110031128\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 6 Batch 100 Loss 1.3990877866744995\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 6 Loss 1.3728\n",
"Time taken for 1 epoch 7.287255764007568 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 7 Batch 0 Loss 1.3341516256332397\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 7 Batch 100 Loss 1.3645275831222534\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 7 Loss 1.3426\n",
"Time taken for 1 epoch 7.1413867473602295 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 8 Batch 0 Loss 1.2572031021118164\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 8 Batch 100 Loss 1.3154652118682861\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 8 Loss 1.2930\n",
"Time taken for 1 epoch 7.195223808288574 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 9 Batch 0 Loss 1.2512826919555664\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 9 Batch 100 Loss 1.3123900890350342\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 9 Loss 1.3117\n",
"Time taken for 1 epoch 7.14519190788269 sec\n",
"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 10 Batch 0 Loss 1.1898956298828125\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 10 Batch 100 Loss 1.2471652030944824\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 10 Loss 1.2674\n",
"Time taken for 1 epoch 7.228768825531006 sec\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"# 訓練ステップ\n",
"EPOCHS = 10\n",
"\n",
"for epoch in range(EPOCHS):\n",
" start = time.time()\n",
"\n",
" # 各エポックの最初に、隠れ状態を初期化する\n",
" # 最初は隠れ状態は None\n",
" hidden = model.reset_states()\n",
"\n",
" for (batch_n, (inp, target)) in enumerate(dataset):\n",
" loss = train_step(inp, target)\n",
"\n",
" if batch_n % 100 == 0:\n",
" template = 'Epoch {} Batch {} Loss {}'\n",
" print(template.format(epoch+1, batch_n, loss))\n",
"\n",
" # 5エポックごとにモデル（のチェックポイント）を保存する\n",
" if (epoch + 1) % 5 == 0:\n",
" model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))\n",
"\n",
" print ('Epoch {} Loss {:.4f}'.format(epoch+1, loss))\n",
" print ('Time taken for 1 epoch {} sec\\n'.format(time.time() - start))\n",
"\n",
"model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))"
]
}
],
"metadata": {
"accelerator": "GPU",
"colab": {
"collapsed_sections": [],
"name": "text_generation.ipynb",
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
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"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
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"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.16"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
}
![](\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\"){kind=logo}
View on TensorFlow.org\n",
" ![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
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" ![](\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\")
View source on GitHub\n",
" ![](\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\"){kind=logo}
Download notebook\n",
"