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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "K2s1A9eLRPEj"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2018 The TensorFlow Authors.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:24.893630Z",
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    },
    "id": "VRLVEKiTEn04"
   },
   "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."
   ]
  },
  {
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    "id": "EFwSaNB8jF7s"
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    "<style> td {   text-align: center; }  th {   text-align: center; } </style>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Cffg2i257iMS"
   },
   "source": [
    "# 눈에 띄는 이미지 캡션\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/tutorials/text/image_captioning\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서보기</a></td>\n",
    "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/tutorials/text/image_captioning.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행하기</a> </td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/tutorials/text/image_captioning.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub에서 소스 보기</a></td>\n",
    "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/tutorials/text/image_captioning.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운로드</a></td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "QASbY_HGo4Lq"
   },
   "source": [
    "아래 예와 같은 이미지가 주어졌을 때의 목표는 \"파도를 타는 서퍼\"와 같은 캡션을 생성하는 것입니다.\n",
    "\n",
    "<table style=\"text-align: center;\">\n",
    "<tr>\n",
    "  <td><img src=\"https://tensorflow.org/images/imcap_prediction.png\" data-md-type=\"image\" alt=\"예측\"></td>\n",
    "</tr>\n",
    "<tr>\n",
    "  <th>서핑하는 남자, 출처: <a href=\"https://commons.wikimedia.org/wiki/Surfing#/media/File:Surfing_in_Hawaii.jpg\">wikimedia</a>\n",
    "</th>\n",
    "</tr>\n",
    "</table>\n",
    "\n",
    "여기에서 사용된 모델 아키텍처는 [Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention](https://arxiv.org/abs/1502.03044)의 영감을 받았지만 2단 레이어 트랜스포머 디코더를 사용하도록 업데이트되었습니다. 이 튜토리얼을 최대한 활용하려면 [텍스트 생성](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/text_generation),  [seq2seq 모델 및 어텐션](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/nmt_with_attention) 또는 [트랜스포머](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer)를 약간 경험해 보셔야 합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "6HbD8n0w7d3F"
   },
   "source": [
    "이 튜토리얼에서 빌드된 모델 아키텍처는 아래와 같습니다. 특성은 이미지에서 추출되어 트랜스포머 디코더의 크로스 어텐션 레이어로 전달되었습니다.\n",
    "\n",
    "<table>\n",
    "<tr>\n",
    "  <th>모델 아키텍처</th>\n",
    "</tr>\n",
    "<tr>\n",
    "  <td>    <img width=\"400\" src=\"https://tensorflow.org/images/tutorials/transformer/ImageCaptioning.png\">\n",
    "</td>\n",
    "</tr>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "1IxifZKT6vXQ"
   },
   "source": [
    "트랜스포머 디코더는 주로 어텐션 레이어에서 빌드됩니다. 이는 셀프 어텐션을 사용하여 생성되는 시퀀스를 처리하고 크로스 어텐션을 사용하여 이미지를 처리합니다.\n",
    "\n",
    "크로스 어텐션 레이어의 어텐션 가중치를 검사하면 모델이 단어를 생성할 때 이미지의 어떤 부분을 모델이 보고 있는지 알 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "![예측](https://tensorflow.org/images/surf.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "87us2sLVdwME"
   },
   "source": [
    "이 노트북은 엔드 투 엔드 예제입니다. 노트북을 실행하면 노트북은 데이터세트를 다운로드하며 이미지 특성을 추출하고 캐싱하여 디코더 모델을 훈련합니다. 그런 다음 모델을 사용하여 새로운 이미지에 캡션을 생성합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "5bwwk4uxRz6A"
   },
   "source": [
    "## 설치"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
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    },
    "id": "gc06pTaBbl72"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[1;31mE: \u001b[0mCould not open lock file /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (13: Permission denied)\u001b[0m\r\n",
      "\u001b[1;31mE: \u001b[0mUnable to acquire the dpkg frontend lock (/var/lib/dpkg/lock-frontend), are you root?\u001b[0m\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!apt install --allow-change-held-packages libcudnn8=8.1.0.77-1+cuda11.2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:25.069456Z",
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    "id": "2R1hQGtZEi8Y"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Found existing installation: tensorflow 2.11.0\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Uninstalling tensorflow-2.11.0:\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Successfully uninstalled tensorflow-2.11.0\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[33mWARNING: Skipping estimator as it is not installed.\u001b[0m\u001b[33m\r\n",
      "\u001b[0mFound existing installation: keras 2.11.0\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Uninstalling keras-2.11.0:\r\n",
      "  Successfully uninstalled keras-2.11.0\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip uninstall -y tensorflow estimator keras"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
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    "id": "5Xbt8BkPv8Ou"
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   "outputs": [
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     "text": [
      "Collecting tensorflow_text\r\n"
     ]
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     "text": [
      "  Downloading tensorflow_text-2.11.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (5.8 MB)\r\n"
     ]
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     "text": [
      "Collecting tensorflow\r\n"
     ]
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Using cached tensorflow-2.11.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (588.3 MB)\r\n"
     ]
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: tensorflow_datasets in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (4.7.0)\r\n"
     ]
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     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: tensorflow-hub>=0.8.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_text) (0.12.0)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: google-pasta>=0.1.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (0.2.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tensorflow-estimator<2.12,>=2.11.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (2.11.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: flatbuffers>=2.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (22.12.6)\r\n",
      "Requirement already satisfied: astunparse>=1.6.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.6.3)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tensorflow-io-gcs-filesystem>=0.23.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (0.28.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: packaging in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (22.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: h5py>=2.9.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (3.7.0)\r\n",
      "Collecting keras<2.12,>=2.11.0\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Using cached keras-2.11.0-py2.py3-none-any.whl (1.7 MB)\r\n",
      "Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (2.1.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: numpy>=1.20 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.24.0rc2)\r\n",
      "Requirement already satisfied: protobuf<3.20,>=3.9.2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (3.19.6)\r\n",
      "Requirement already satisfied: wrapt>=1.11.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.14.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: gast<=0.4.0,>=0.2.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (0.4.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: setuptools in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (65.6.3)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tensorboard<2.12,>=2.11 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (2.11.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.16.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: grpcio<2.0,>=1.24.3 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.51.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: libclang>=13.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (14.0.6)\r\n",
      "Requirement already satisfied: absl-py>=1.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (1.3.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: opt-einsum>=2.3.2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (3.3.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.6 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow) (4.4.0)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: toml in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (0.10.2)\r\n",
      "Requirement already satisfied: requests>=2.19.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (2.28.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tensorflow-metadata in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (1.12.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: etils[epath] in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (0.9.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: dill in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (0.3.6)\r\n",
      "Requirement already satisfied: promise in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (2.3)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tqdm in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow_datasets) (4.64.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: wheel<1.0,>=0.23.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from astunparse>=1.6.0->tensorflow) (0.38.4)\r\n",
      "Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests>=2.19.0->tensorflow_datasets) (3.4)\r\n",
      "Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests>=2.19.0->tensorflow_datasets) (1.26.13)\r\n",
      "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests>=2.19.0->tensorflow_datasets) (2022.12.7)\r\n",
      "Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests>=2.19.0->tensorflow_datasets) (2.1.1)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: google-auth<3,>=1.6.3 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (2.15.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (3.4.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (0.4.6)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (0.6.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: werkzeug>=1.0.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (2.2.2)\r\n",
      "Requirement already satisfied: tensorboard-plugin-wit>=1.6.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (1.8.1)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: importlib_resources in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from etils[epath]->tensorflow_datasets) (5.10.1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: zipp in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from etils[epath]->tensorflow_datasets) (3.11.0)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: googleapis-common-protos<2,>=1.52.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow-metadata->tensorflow_datasets) (1.57.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: rsa<5,>=3.1.4 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (4.9)\r\n",
      "Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (0.3.0rc1)\r\n",
      "Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (5.2.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (1.3.1)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: importlib-metadata>=4.4 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from markdown>=2.6.8->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (5.1.0)\r\n",
      "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.1.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (2.1.1)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: pyasn1<0.6.0,>=0.4.6 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (0.5.0rc2)\r\n",
      "Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard<2.12,>=2.11->tensorflow) (3.2.2)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Installing collected packages: keras, tensorflow, tensorflow_text\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Successfully installed keras-2.11.0 tensorflow-2.11.0 tensorflow_text-2.11.0\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install -U tensorflow_text tensorflow tensorflow_datasets"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:51.328275Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:23:51.327730Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:23:53.161913Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:23:53.160799Z"
    },
    "id": "7TGZmOuqMia9"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting einops\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Downloading einops-0.6.0-py3-none-any.whl (41 kB)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Installing collected packages: einops\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Successfully installed einops-0.6.0\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install einops"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "nQ6q39Vd-y-7"
   },
   "source": [
    "이 튜토리얼은 주로 데이터세트를 로딩하기 위해 가져오기를 많이 사용합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:53.166303Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:23:53.166034Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:23:56.197505Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:23:56.196785Z"
    },
    "id": "U8l4RJ0XRPEm"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-12-14 21:23:54.920413: 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 21:23:54.920526: 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 21:23:54.920537: 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": [
    "#@title\n",
    "import concurrent.futures\n",
    "import collections\n",
    "import dataclasses\n",
    "import hashlib\n",
    "import itertools\n",
    "import json\n",
    "import math\n",
    "import os\n",
    "import pathlib\n",
    "import random\n",
    "import re\n",
    "import string\n",
    "import time\n",
    "import urllib.request\n",
    "\n",
    "import einops\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "from PIL import Image\n",
    "import requests\n",
    "import tqdm\n",
    "\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_hub as hub\n",
    "import tensorflow_text as text\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Kl9qGnjWrv80"
   },
   "source": [
    "## [선택 사항] 데이터 처리\n",
    "\n",
    "이 섹션은 캡션 데이터세트를 다운로드하고 훈련을 위해 이를 준비합니다. 입력 텍스트를 토큰화하고 사전 훈련된 특정 추출 모델을 통해 모든 이미지를 실행한 결과를 캐싱합니다. 이는 이 섹션의 모든 것을 이해하는 데 중요하지는 않습니다.\n",
    "\n",
    " <section class=\"expandable tfo-display-only-on-site\">\n",
    " <button type=\"button\" class=\"button-red button expand-control\">토글 섹션</button>\n",
    "</section>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "q5e_SigQFiWf"
   },
   "source": [
    "### 데이터세트 선택\n",
    "\n",
    "이 튜토리얼은 데이터세트를 선택할 수 있도록 설정되었습니다. [Flickr8k](https://www.ijcai.org/Proceedings/15/Papers/593.pdf) 또는 [Conceptual Captions](https://ai.google.com/research/ConceptualCaptions/) 데이터세트의 작은 슬라이스 중 하나입니다. 이 두 가지는 처음부터 다운로드되고 변환되었지만 [TensorFlow Datasets](https://www.tensorflow.org/datasets)([Coco Captions](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/coco_captions) 및 전체 [Conceptual Captions](https://www.tensorflow.org/datasets/community_catalog/huggingface/conceptual_captions))에서 사용할 수 있는 캡션 데이터세트를 사용하기 위해 튜토리얼을 변환하는 것은 어렵지 않습니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wqGXX9Dc5c0v"
   },
   "source": [
    "#### Flickr8k"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:56.202504Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:23:56.201584Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:23:56.209106Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:23:56.208502Z"
    },
    "id": "kaNy_l7tGuAZ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def flickr8k(path='flickr8k'):\n",
    "  path = pathlib.Path(path)\n",
    "\n",
    "  if len(list(path.rglob('*'))) < 16197:\n",
    "    tf.keras.utils.get_file(\n",
    "        origin='https://github.com/jbrownlee/Datasets/releases/download/Flickr8k/Flickr8k_Dataset.zip',\n",
    "        cache_dir='.',\n",
    "        cache_subdir=path,\n",
    "        extract=True)\n",
    "    tf.keras.utils.get_file(\n",
    "        origin='https://github.com/jbrownlee/Datasets/releases/download/Flickr8k/Flickr8k_text.zip',\n",
    "        cache_dir='.',\n",
    "        cache_subdir=path,\n",
    "        extract=True)\n",
    "    \n",
    "  captions = (path/\"Flickr8k.token.txt\").read_text().splitlines()\n",
    "  captions = (line.split('\\t') for line in captions)\n",
    "  captions = ((fname.split('#')[0], caption) for (fname, caption) in captions)\n",
    "\n",
    "  cap_dict = collections.defaultdict(list)\n",
    "  for fname, cap in captions:\n",
    "    cap_dict[fname].append(cap)\n",
    "\n",
    "  train_files = (path/'Flickr_8k.trainImages.txt').read_text().splitlines()\n",
    "  train_captions = [(str(path/'Flicker8k_Dataset'/fname), cap_dict[fname]) for fname in train_files]\n",
    "\n",
    "  test_files = (path/'Flickr_8k.testImages.txt').read_text().splitlines()\n",
    "  test_captions = [(str(path/'Flicker8k_Dataset'/fname), cap_dict[fname]) for fname in test_files]\n",
    "\n",
    "  train_ds = tf.data.experimental.from_list(train_captions)\n",
    "  test_ds = tf.data.experimental.from_list(test_captions)\n",
    "\n",
    "  return train_ds, test_ds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "zQICBAF4FmSL"
   },
   "source": [
    "#### Conceptual Captions"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:56.212830Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:23:56.212278Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:23:56.221793Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:23:56.221110Z"
    },
    "id": "vQwnxXZXRl12"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def conceptual_captions(*, data_dir=\"conceptual_captions\", num_train, num_val):\n",
    "  def iter_index(index_path):\n",
    "    with open(index_path) as f:\n",
    "      for line in f:\n",
    "        caption, url = line.strip().split('\\t')\n",
    "        yield caption, url\n",
    "\n",
    "  def download_image_urls(data_dir, urls):\n",
    "    ex = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=100)\n",
    "    def save_image(url):\n",
    "      hash = hashlib.sha1(url.encode())\n",
    "      # Name the files after the hash of the URL.\n",
    "      file_path = data_dir/f'{hash.hexdigest()}.jpeg'\n",
    "      if file_path.exists():\n",
    "        # Only download each file once.\n",
    "        return file_path\n",
    "\n",
    "      try:\n",
    "        result = requests.get(url, timeout=5)\n",
    "      except Exception:\n",
    "        file_path = None\n",
    "      else:\n",
    "        file_path.write_bytes(result.content)\n",
    "      return file_path\n",
    "    \n",
    "    result = []\n",
    "    out_paths = ex.map(save_image, urls)\n",
    "    for file_path in tqdm.tqdm(out_paths, total=len(urls)):\n",
    "      result.append(file_path)\n",
    "\n",
    "    return result\n",
    "\n",
    "  def ds_from_index_file(index_path, data_dir, count):\n",
    "    data_dir.mkdir(exist_ok=True)\n",
    "    index = list(itertools.islice(iter_index(index_path), count))\n",
    "    captions = [caption for caption, url in index]\n",
    "    urls = [url for caption, url in index]\n",
    "\n",
    "    paths = download_image_urls(data_dir, urls)\n",
    "\n",
    "    new_captions = []\n",
    "    new_paths = []\n",
    "    for cap, path in zip(captions, paths):\n",
    "      if path is None:\n",
    "        # Download failed, so skip this pair.\n",
    "        continue\n",
    "      new_captions.append(cap)\n",
    "      new_paths.append(path)\n",
    "    \n",
    "    new_paths = [str(p) for p in new_paths]\n",
    "\n",
    "    ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((new_paths, new_captions))\n",
    "    ds = ds.map(lambda path,cap: (path, cap[tf.newaxis])) # 1 caption per image\n",
    "    return ds\n",
    "\n",
    "  data_dir = pathlib.Path(data_dir)\n",
    "  train_index_path = tf.keras.utils.get_file(\n",
    "    origin='https://storage.googleapis.com/gcc-data/Train/GCC-training.tsv',\n",
    "    cache_subdir=data_dir,\n",
    "    cache_dir='.')\n",
    "  \n",
    "  val_index_path = tf.keras.utils.get_file(\n",
    "    origin='https://storage.googleapis.com/gcc-data/Validation/GCC-1.1.0-Validation.tsv',\n",
    "    cache_subdir=data_dir,\n",
    "    cache_dir='.')\n",
    "  \n",
    "  train_raw = ds_from_index_file(train_index_path, data_dir=data_dir/'train', count=num_train)\n",
    "  test_raw = ds_from_index_file(val_index_path, data_dir=data_dir/'val', count=num_val)\n",
    "\n",
    "  return train_raw, test_raw"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "rBAagBw5p-TM"
   },
   "source": [
    "#### 데이터세트 다운로드"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "WFtTZaobquNr"
   },
   "source": [
    "Flickr8k는 이미지당 5개의 캡션과 더욱 소규모의 다운로드를 위한 더 많은 데이터를 포함하고 있어 좋은 선택입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:23:56.225280Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:23:56.224714Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:34.168022Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:34.167240Z"
    },
    "id": "EJySPbzJ4Wxw"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://github.com/jbrownlee/Datasets/releases/download/Flickr8k/Flickr8k_Dataset.zip\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "      8192/1115419746 [..............................] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "     81920/1115419746 [..............................] - ETA: 14:45"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "    278528/1115419746 [..............................] - ETA: 8:49 "
     ]
    },
    {
     "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\b\r",
      "    655360/1115419746 [..............................] - ETA: 5:10"
     ]
    },
    {
     "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\b\r",
      "   1310720/1115419746 [..............................] - ETA: 3:26"
     ]
    },
    {
     "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\b\r",
      "   3145728/1115419746 [..............................] - ETA: 1:50"
     ]
    },
    {
     "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\b\r",
      "   5660672/1115419746 [..............................] - ETA: 1:12"
     ]
    },
    {
     "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\b\r",
      "   8396800/1115419746 [..............................] - ETA: 56s "
     ]
    },
    {
     "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",
      "  12591104/1115419746 [..............................] - ETA: 42s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
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    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1111498752/1115419746 [============================>.] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1113612288/1115419746 [============================>.] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1115414528/1115419746 [============================>.] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1115419746/1115419746 [==============================] - 25s 0us/step\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://github.com/jbrownlee/Datasets/releases/download/Flickr8k/Flickr8k_text.zip\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "   8192/2340801 [..............................] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  98304/2340801 [>.............................] - ETA: 1s"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 262144/2340801 [==>...........................] - ETA: 1s"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 688128/2340801 [=======>......................] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1441792/2340801 [=================>............] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1835008/2340801 [======================>.......] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "2340801/2340801 [==============================] - 1s 0us/step\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "choose = 'flickr8k'\n",
    "\n",
    "if choose == 'flickr8k':\n",
    "  train_raw, test_raw = flickr8k()\n",
    "else:\n",
    "  train_raw, test_raw = conceptual_captions(num_train=10000, num_val=5000)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-UAc275FHxm8"
   },
   "source": [
    "위의 두 데이터세트에 대한 로더는 `(image_path, captions)` 쌍을 포함하는 `tf.data.Dataset`를 반환합니다. Conceptual Captions는 이미지당 캡션 1개를 포함하는 한편 Flickr8k는 이미지당 5개의 캡션을 포함합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:34.172809Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:34.172129Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:34.179431Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:34.178772Z"
    },
    "id": "sAQSps5F8RQI"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(TensorSpec(shape=(), dtype=tf.string, name=None),\n",
       " TensorSpec(shape=(5,), dtype=tf.string, name=None))"
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train_raw.element_spec"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:34.183292Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:34.182753Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:35.874608Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:35.873751Z"
    },
    "id": "xIa0ZaP4tBez"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "tf.Tensor(b'flickr8k/Flicker8k_Dataset/2513260012_03d33305cf.jpg', shape=(), dtype=string)\n",
      "tf.Tensor(\n",
      "[b'A black dog is running after a white dog in the snow .'\n",
      " b'Black dog chasing brown dog through snow'\n",
      " b'Two dogs chase each other across the snowy ground .'\n",
      " b'Two dogs play together in the snow .'\n",
      " b'Two dogs running through a low lying body of water .'], shape=(5,), dtype=string)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for ex_path, ex_captions in train_raw.take(1):\n",
    "  print(ex_path)\n",
    "  print(ex_captions)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "8cSW4u-ORPFQ"
   },
   "source": [
    "### 이미지 특성 추출기\n",
    "\n",
    "각 이미지에서 특성을 추출하기 위해 이미지 모델(imagenet에서 사전 훈련됨)을 사용할 것입니다. 모델은 이미지 분류기로 훈련되었지만, 설정 `include_top=False`는 최종 분류 레이어 없이 모델을 반환하므로 특성 맵의 최종 레이어를 사용할 수 있습니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:35.881246Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:35.880517Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:37.385474Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:37.384654Z"
    },
    "id": "IlUckK8Zfikv"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/mobilenet_v3/weights_mobilenet_v3_small_224_1.0_float_no_top_v2.h5\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "   8192/4334752 [..............................] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "4334752/4334752 [==============================] - 0s 0us/step\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "IMAGE_SHAPE=(224, 224, 3)\n",
    "mobilenet = tf.keras.applications.MobileNetV3Small(\n",
    "    input_shape=IMAGE_SHAPE,\n",
    "    include_top=False,\n",
    "    include_preprocessing=True)\n",
    "mobilenet.trainable=False"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Dojkiou9gL3R"
   },
   "source": [
    "다음은 모델에 맞게 이미지를 로드하고 크기를 조정하는 함수입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:37.389813Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:37.389230Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:37.393233Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:37.392633Z"
    },
    "id": "zXR0217aRPFR"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def load_image(image_path):\n",
    "    img = tf.io.read_file(image_path)\n",
    "    img = tf.io.decode_jpeg(img, channels=3)\n",
    "    img = tf.image.resize(img, IMAGE_SHAPE[:-1])\n",
    "    return img"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-JyQ7zS6gzZh"
   },
   "source": [
    "모델은 입력 매치의 각 이미지에 대한 특성 맵을 반환합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:37.396884Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:37.396284Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:38.714152Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:38.713367Z"
    },
    "id": "sY86n2i6wJNm"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(1, 224, 224, 3)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(1, 7, 7, 576)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "test_img_batch = load_image(ex_path)[tf.newaxis, :]\n",
    "\n",
    "print(test_img_batch.shape)\n",
    "print(mobilenet(test_img_batch).shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "nyqH3zFwRPFi"
   },
   "source": [
    "### 텍스트 토크나이저/벡터라이저 설정\n",
    "\n",
    "[TextVectorization](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/TextVectorization) 레이어를 사용하여 다음 단계에 따라 텍스트 캡션을 정수 시퀀스로 변환하게 됩니다.\n",
    "\n",
    "- [adapt](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/TextVectorization#adapt)를 사용하여 모든 캡션을 반복하고 캡션을 단어로 분할하고 상위 단어의 어휘를 계산합니다.\n",
    "- 각 단어를 어휘의 인덱스에 매핑하여 모든 캡션을 토큰화합니다. 모든 출력 시퀀스는 길이 50으로 채워집니다.\n",
    "- 단어에서 인덱스로, 인덱스에서 단어로의 매핑을 생성하여 결과를 표시합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:38.718028Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:38.717343Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:38.721618Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:38.721001Z"
    },
    "id": "NroZIzB90hD3"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def standardize(s):\n",
    "  s = tf.strings.lower(s)\n",
    "  s = tf.strings.regex_replace(s, f'[{re.escape(string.punctuation)}]', '')\n",
    "  s = tf.strings.join(['[START]', s, '[END]'], separator=' ')\n",
    "  return s"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:38.725034Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:38.724525Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:38.736645Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:38.735945Z"
    },
    "id": "n9SQOXFsyS36"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Use the top 5000 words for a vocabulary.\n",
    "vocabulary_size = 5000\n",
    "tokenizer = tf.keras.layers.TextVectorization(\n",
    "    max_tokens=vocabulary_size,\n",
    "    standardize=standardize,\n",
    "    ragged=True)\n",
    "# Learn the vocabulary from the caption data."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:38.740148Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:38.739573Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.591103Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.590193Z"
    },
    "id": "oJGE34aiRPFo"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "tokenizer.adapt(train_raw.map(lambda fp,txt: txt).unbatch().batch(1024))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.595502Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.594911Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.608482Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.607807Z"
    },
    "id": "oRahTDtWhJIf"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "['', '[UNK]', 'a', '[START]', '[END]', 'in', 'the', 'on', 'is', 'and']"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "tokenizer.get_vocabulary()[:10]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.612171Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.611576Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.649476Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.648822Z"
    },
    "id": "-2mGxD33JCxN"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<tf.RaggedTensor [[3, 2, 655, 5, 2, 97, 4], [3, 2, 1937, 10, 4]]>"
      ]
     },
     "execution_count": 19,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "t = tokenizer([['a cat in a hat'], ['a robot dog']])\n",
    "t"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.653367Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.652809Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.739602Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.738793Z"
    },
    "id": "8Q44tNQVRPFt"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Create mappings for words to indices and indices to words.\n",
    "word_to_index = tf.keras.layers.StringLookup(\n",
    "    mask_token=\"\",\n",
    "    vocabulary=tokenizer.get_vocabulary())\n",
    "index_to_word = tf.keras.layers.StringLookup(\n",
    "    mask_token=\"\",\n",
    "    vocabulary=tokenizer.get_vocabulary(),\n",
    "    invert=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.744038Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.743379Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.755471Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.754663Z"
    },
    "id": "qo-cfCX3LnHs"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[[b'[START]', b'a', b'cat', b'in', b'a', b'hat', b'[END]'],\n",
       " [b'[START]', b'a', b'robot', b'dog', b'[END]']]"
      ]
     },
     "execution_count": 21,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "w = index_to_word(t)\n",
    "w.to_list()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.759207Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.758568Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.805827Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.804968Z"
    },
    "id": "rrUUfGc65vAT"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([b'[START] a cat in a hat [END]', b'[START] a robot dog [END]'],\n",
       "      dtype=object)"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "tf.strings.reduce_join(w, separator=' ', axis=-1).numpy()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "uEWM9xrYcg45"
   },
   "source": [
    "### 데이터세트 준비"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "6aX0Z_98S2tN"
   },
   "source": [
    "`train_raw` 및 `test_raw` 데이터세트는 1:많은 `(image, captions)` 쌍을 포함합니다.\n",
    "\n",
    "이 함수는 이미지를 복제하여 캡션에 1:1 이미지가 있게 됩니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.809839Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.809142Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:40.814840Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:40.814140Z"
    },
    "id": "3_Lqwl9NiGT0"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def match_shapes(images, captions):\n",
    "  caption_shape = einops.parse_shape(captions, 'b c')\n",
    "  captions = einops.rearrange(captions, 'b c -> (b c)')\n",
    "  images = einops.repeat(\n",
    "      images, 'b ... -> (b c) ...',\n",
    "      c = caption_shape['c'])\n",
    "  return images, captions"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:40.818304Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:40.817741Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:42.298358Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:42.297445Z"
    },
    "id": "CZGUsuGzUfzt"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "image paths: (32,)\n",
      "captions: (32, 5)\n",
      "\n",
      "image_paths: (160,)\n",
      "captions: (160,)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for ex_paths, ex_captions in train_raw.batch(32).take(1):\n",
    "  break\n",
    "\n",
    "print('image paths:', ex_paths.shape)\n",
    "print('captions:', ex_captions.shape)\n",
    "print()\n",
    "\n",
    "ex_paths, ex_captions = match_shapes(images=ex_paths, captions=ex_captions)\n",
    "\n",
    "print('image_paths:', ex_paths.shape)\n",
    "print('captions:', ex_captions.shape)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "8ENR_-swVhnm"
   },
   "source": [
    "keras 훈련과 호환되려면 데이터세트는 `(inputs, labels)` 쌍을 포함해야 합니다. 텍스트 생성의 경우 토큰은 한 단계 이동된 입력과 라벨입니다. 이 함수는 `(images, texts)` 쌍을 `((images, input_tokens), label_tokens)` 쌍으로 변환합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:42.302644Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:42.302007Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:42.306106Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:42.305450Z"
    },
    "id": "2DsgQ_hZT4C2"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def prepare_txt(imgs, txts):\n",
    "  tokens = tokenizer(txts)\n",
    "\n",
    "  input_tokens = tokens[..., :-1]\n",
    "  label_tokens = tokens[..., 1:]\n",
    "  return (imgs, input_tokens), label_tokens"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "DA1x2j0JXX-N"
   },
   "source": [
    "이 함수는 연산을 데이터세트에 추가합니다. 단계는 다음과 같습니다.\n",
    "\n",
    "1. 이미지를 로드합니다(로드에 실패한 이미지는 무시합니다).\n",
    "2. 이미지를 복제하여 캡션의 숫자와 매칭합니다.\n",
    "3. `image, caption` 쌍을 섞고 리배치합니다.\n",
    "4. 텍스트를 토큰화하고 토큰을 이동하여 `label_tokens`을 추가합니다.\n",
    "5. `RaggedTensor` 표현에서 텍스트를 패딩 처리된 밀도 높은 `Tensor` 표현으로 변환합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:42.309866Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:42.309306Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:42.314596Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:42.313894Z"
    },
    "id": "4_Pt9zldjQ0q"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def prepare_dataset(ds, tokenizer, batch_size=32, shuffle_buffer=1000):\n",
    "  # Load the images and make batches.\n",
    "  ds = (ds\n",
    "        .shuffle(10000)\n",
    "        .map(lambda path, caption: (load_image(path), caption))\n",
    "        .apply(tf.data.experimental.ignore_errors())\n",
    "        .batch(batch_size))\n",
    "\n",
    "  def to_tensor(inputs, labels):\n",
    "    (images, in_tok), out_tok = inputs, labels\n",
    "    return (images, in_tok.to_tensor()), out_tok.to_tensor()\n",
    "\n",
    "  return (ds\n",
    "          .map(match_shapes, tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "          .unbatch()\n",
    "          .shuffle(shuffle_buffer)\n",
    "          .batch(batch_size)\n",
    "          .map(prepare_txt, tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "          .map(to_tensor, tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "          )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "LrQ85t1GNfpQ"
   },
   "source": [
    "모델에 특성 추출기를 설치하고 다음과 같이 데이터세트에서 훈련할 수 있습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:42.318152Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:42.317799Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:43.509852Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:43.509056Z"
    },
    "id": "1KlhOG5cjQ0r"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/tmp/ipykernel_676096/1004139779.py:6: ignore_errors (from tensorflow.python.data.experimental.ops.error_ops) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use `tf.data.Dataset.ignore_errors` instead.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "((TensorSpec(shape=(None, 224, 224, 3), dtype=tf.float32, name=None),\n",
       "  TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64, name=None)),\n",
       " TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64, name=None))"
      ]
     },
     "execution_count": 27,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train_ds = prepare_dataset(train_raw, tokenizer)\n",
    "train_ds.element_spec"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:43.513817Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:43.513102Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:43.656333Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:43.655548Z"
    },
    "id": "d7Zy9F3zX7i2"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "((TensorSpec(shape=(None, 224, 224, 3), dtype=tf.float32, name=None),\n",
       "  TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64, name=None)),\n",
       " TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64, name=None))"
      ]
     },
     "execution_count": 28,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "test_ds = prepare_dataset(test_raw, tokenizer)\n",
    "test_ds.element_spec"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "XZyKygJ8S8zW"
   },
   "source": [
    "### [선택 사항] 이미지 특성 캐싱하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "eHKhSKhti6NS"
   },
   "source": [
    "이미지 특성 추출기가 변경되지 않으며 이 튜토리얼은 이미지 증강을 사용하지 않으므로 이미지 특성은 캐싱될 수 있습니다. 텍스트 토큰화의 경우도 동일합니다. 캐시를 설정하는 데 드는 시간은 훈련 및 검증 중 각 epoch에서 다시 획득됩니다. 아래의 코드는 두 개의 함수인 `save_dataset` 및 `load_dataset`를 정의합니다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:43.660482Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:43.659885Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:24:43.668263Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:24:43.667576Z"
    },
    "id": "9N1MX5ym6xm5"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def save_dataset(ds, save_path, image_model, tokenizer, shards=10, batch_size=32):\n",
    "  # Load the images and make batches.\n",
    "  ds = (ds\n",
    "        .map(lambda path, caption: (load_image(path), caption))\n",
    "        .apply(tf.data.experimental.ignore_errors())\n",
    "        .batch(batch_size))\n",
    "\n",
    "  # Run the feature extractor on each batch\n",
    "  # Don't do this in a .map, because tf.data runs on the CPU. \n",
    "  def gen():\n",
    "    for (images, captions) in tqdm.tqdm(ds): \n",
    "      feature_maps = image_model(images)\n",
    "\n",
    "      feature_maps, captions = match_shapes(feature_maps, captions)\n",
    "      yield feature_maps, captions\n",
    "\n",
    "  # Wrap the generator in a new tf.data.Dataset.\n",
    "  new_ds = tf.data.Dataset.from_generator(\n",
    "      gen,\n",
    "      output_signature=(\n",
    "          tf.TensorSpec(shape=image_model.output_shape),\n",
    "          tf.TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.string)))\n",
    "\n",
    "  # Apply the tokenization \n",
    "  new_ds = (new_ds\n",
    "            .map(prepare_txt, tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "            .unbatch()\n",
    "            .shuffle(1000))\n",
    "\n",
    "  # Save the dataset into shard files.\n",
    "  def shard_func(i, item):\n",
    "    return i % shards\n",
    "  new_ds.enumerate().save(save_path, shard_func=shard_func)\n",
    "\n",
    "def load_dataset(save_path, batch_size=32, shuffle=1000, cycle_length=2):\n",
    "  def custom_reader_func(datasets):\n",
    "    datasets = datasets.shuffle(1000)\n",
    "    return datasets.interleave(lambda x: x, cycle_length=cycle_length)\n",
    "  \n",
    "  ds = tf.data.Dataset.load(save_path, reader_func=custom_reader_func)\n",
    "\n",
    "  def drop_index(i, x):\n",
    "    return x\n",
    "\n",
    "  ds = (ds\n",
    "        .map(drop_index, tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "        .shuffle(shuffle)\n",
    "        .padded_batch(batch_size)\n",
    "        .prefetch(tf.data.AUTOTUNE))\n",
    "  return ds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:24:43.671624Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:24:43.671143Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.117046Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.115984Z"
    },
    "id": "tNdzrenxB3Yy"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0it [00:00, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "1it [00:01,  1.83s/it]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "2it [00:01,  1.22it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "3it [00:02,  2.02it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "4it [00:02,  2.94it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "5it [00:02,  3.92it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "6it [00:02,  4.84it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "7it [00:02,  4.21it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "184it [00:21,  9.47it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "185it [00:21,  9.34it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "186it [00:21,  9.38it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "187it [00:21,  9.49it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "188it [00:22,  9.43it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "188it [00:22,  8.53it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0it [00:00, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "1it [00:00,  3.00it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "2it [00:00,  5.03it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "3it [00:00,  6.18it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "4it [00:00,  6.75it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "5it [00:00,  7.50it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "6it [00:00,  8.16it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "7it [00:00,  8.56it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "8it [00:01,  8.85it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "9it [00:01,  9.07it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "10it [00:01,  9.18it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "11it [00:01,  9.23it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "12it [00:01,  9.21it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "13it [00:01,  9.32it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "14it [00:01,  9.27it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "15it [00:01,  9.30it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "16it [00:01,  8.99it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "17it [00:02,  9.12it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "18it [00:02,  9.16it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "19it [00:02,  9.28it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "20it [00:02,  8.94it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "21it [00:02,  9.11it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "22it [00:02,  9.20it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "23it [00:02,  9.18it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "24it [00:02,  9.05it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "25it [00:02,  8.97it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "26it [00:03,  9.16it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "27it [00:03,  9.22it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "28it [00:03,  9.30it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "29it [00:03,  9.24it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "30it [00:03,  9.28it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "31it [00:03,  9.38it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "32it [00:03,  9.44it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "32it [00:03,  8.65it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "save_dataset(train_raw, 'train_cache', mobilenet, tokenizer)\n",
    "save_dataset(test_raw, 'test_cache', mobilenet, tokenizer)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "798DtfH51UI8"
   },
   "source": [
    " </section>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "GI265LiDslr2"
   },
   "source": [
    "## 훈련을 위한 데이터 준비\n",
    "\n",
    "이러한 사전 처리 단계 후, 데이터세트는 다음과 같습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.121323Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.120772Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.228921Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.228170Z"
    },
    "id": "Pwic2YCjHZmV"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_ds = load_dataset('train_cache')\n",
    "test_ds = load_dataset('test_cache')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.233359Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.232823Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.237794Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.236872Z"
    },
    "id": "3B80JXj7HloX"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "((TensorSpec(shape=(None, 7, 7, 576), dtype=tf.float32, name=None),\n",
       "  TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64, name=None)),\n",
       " TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64, name=None))"
      ]
     },
     "execution_count": 32,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "train_ds.element_spec"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "5jfb8qknlsKi"
   },
   "source": [
    "데이터세트는 이제 keras 훈련에 적합한 `(input, label)` 쌍을 반환합니다. `inputs`은 `(images, input_tokens)` 쌍입니다. `images`는 특성-추출기 모델로 처리됩니다. `input_tokens`의 각 위치의 경우 모델은 지금까지의 텍스트를 보고 `labels`의 같은 위치에서 나열된 다음 텍스트를 예측하려고 시도합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.241704Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.241167Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.457216Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.456446Z"
    },
    "id": "YJBEwuXLZQdw"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(32, 7, 7, 576)\n",
      "(32, 21)\n",
      "(32, 21)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for (inputs, ex_labels) in train_ds.take(1):\n",
    "  (ex_img, ex_in_tok) = inputs\n",
    "\n",
    "print(ex_img.shape)\n",
    "print(ex_in_tok.shape)\n",
    "print(ex_labels.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "22R58DzZoF17"
   },
   "source": [
    "입력 토큰 및 라벨은 동일하며, 다음과 같이 한 단계만 이동하면 됩니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.461129Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.460617Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.466555Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.465877Z"
    },
    "id": "V7h5UGftn1hT"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[  3   2  20 364 197   5   6  65   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0\n",
      "   0   0   0]\n",
      "[  2  20 364 197   5   6  65   4   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0\n",
      "   0   0   0]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(ex_in_tok[0].numpy())\n",
    "print(ex_labels[0].numpy())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "DfICM49WFpIb"
   },
   "source": [
    "## 트랜스포머 디코더 모델"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "ONyjuWsmZoyO"
   },
   "source": [
    "이 모델은 사전 훈련된 이미지 인코더가 충분하다고 가정하며 텍스트 디코더를 빌드하는 데만 집중합니다. 이 튜토리얼은 2단 레이어 트렌스포머 디코더를 사용합니다.\n",
    "\n",
    "이 구현은 [Transformers 튜토리얼](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer)의 구현과 거의 동일합니다. 더 자세한 내용은 이를 다시 참조하세요.\n",
    "\n",
    "<table>\n",
    "<tr>\n",
    "  <th>트랜스포머 인코더 및 디코더.</th>\n",
    "</tr>\n",
    "<tr>\n",
    "  <td>    <img width=\"400\" src=\"https://www.tensorflow.org/images/tutorials/transformer/Transformer-1layer-words.png\">\n",
    "</td>\n",
    "</tr>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "qiRXWwIKNybB"
   },
   "source": [
    "모델은 다음과 같은 세 가지 주요 부분으로 구현됩니다.\n",
    "\n",
    "1. 입력 - 토큰 임베딩 및 위치 인코딩(`SeqEmbedding`).\n",
    "2. 디코더 - 각각 다음을 포함하는 트랜스포머 디코더 레이어(`DecoderLayer`)의 스택\n",
    "    1. 추후에 각 출력 위치가 지금까지 출력에 대해 처리할 수 있는 인과적 셀프 어텐션(`CausalSelfAttention`).\n",
    "    2. 각 출력 위치가 입력 이미지를 추리할 수 있는 크로스 어텐션 레이어(`CrossAttention`).\n",
    "    3. 각 출력 위치를 독립적으로 추가로 처리하는 피드 포워드 네트워크(`FeedForward`) 레이어.\n",
    "3. 출력 - 출력 어휘에 대한 멀티 클래스 분류.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "_ngm3SQMCaYU"
   },
   "source": [
    "### 입력"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "i9suaARZGPKw"
   },
   "source": [
    "입력 텍스트는 이미 토큰으로 분할되고 ID 시퀀스로 변환되었습니다.\n",
    "\n",
    "CNN 또는 RNN와는 다르게 트랜스포머의 어텐션 레이어는 시퀀스의 순서에 대해 변하지 않는다는 점을 기억하세요. 몇몇 위치 입력이 없다면 시퀀스가 아닌 순서 없는 세트만 봅니다. 따라서 각 토큰 ID에 대한 단순한 벡터 임베딩 외에도 임베딩 레이어는 시퀀스 내 각 위치에 대한 임베딩 또한 포함합니다.\n",
    "\n",
    "`SeqEmbedding` 레이어는 다음과 같이 정의됩니다.\n",
    "\n",
    "- 각 토큰에 대한 임베딩 벡터를 검색합니다.\n",
    "- 각 시퀀스 위치에 대한 임베딩 벡터를 검색합니다.\n",
    "- 두 개를 모두 합합니다.\n",
    "- `mask_zero=True`를 사용하여 모델에 대한 keras 마스크를 초기화합니다.\n",
    "\n",
    "참고: 이 구현은 [Transformer 튜토리얼](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer)에서와 같이 고정된 임베딩을 사용하는 대신 위치 임베딩을 학습합니다. 임베딩을 학습하는 것은 코드가 약간 적지만 더 긴 시퀀스로 일반화되지는 않습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.470365Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.469849Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.475338Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.474703Z"
    },
    "id": "P91LU2F0a9Ga"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class SeqEmbedding(tf.keras.layers.Layer):\n",
    "  def __init__(self, vocab_size, max_length, depth):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.pos_embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=max_length, output_dim=depth)\n",
    "\n",
    "    self.token_embedding = tf.keras.layers.Embedding(\n",
    "        input_dim=vocab_size,\n",
    "        output_dim=depth,\n",
    "        mask_zero=True)\n",
    "    \n",
    "    self.add = tf.keras.layers.Add()\n",
    "\n",
    "  def call(self, seq):\n",
    "    seq = self.token_embedding(seq) # (batch, seq, depth)\n",
    "\n",
    "    x = tf.range(tf.shape(seq)[1])  # (seq)\n",
    "    x = x[tf.newaxis, :]  # (1, seq)\n",
    "    x = self.pos_embedding(x)  # (1, seq, depth)\n",
    "\n",
    "    return self.add([seq,x])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "II1mD-bBCdMB"
   },
   "source": [
    "### 디코더"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "GHMLeMtKPTCW"
   },
   "source": [
    "디코더는 표준 트랜스포머 디코더로, 각 세 개의 하위 레이어인 `CausalSelfAttention`, `CrossAttention` 및 `FeedForward`를 포함하는 `DecoderLayers`의 스택을 포함합니다. 구현은 [Transformer 튜토리얼](https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer)과 거의 동일하며, 자세한 내용은 이를 참조하세요.\n",
    "\n",
    "다음은 `CausalSelfAttention` 레이어입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 36,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.479038Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.478455Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.483250Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.482612Z"
    },
    "id": "6JTLiX3lKooQ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class CausalSelfAttention(tf.keras.layers.Layer):\n",
    "  def __init__(self, **kwargs):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs)\n",
    "    # Use Add instead of + so the keras mask propagates through.\n",
    "    self.add = tf.keras.layers.Add() \n",
    "    self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization()\n",
    "  \n",
    "  def call(self, x):\n",
    "    attn = self.mha(query=x, value=x,\n",
    "                    use_causal_mask=True)\n",
    "    x = self.add([x, attn])\n",
    "    return self.layernorm(x)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "8c66OTRwQfd8"
   },
   "source": [
    "아래는 `CrossAttention` 레이어입니다. `return_attention_scores`를 사용하는 데 유의하세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.486741Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.486202Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.491371Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.490714Z"
    },
    "id": "rIY6Vu2pLBAO"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class CrossAttention(tf.keras.layers.Layer):\n",
    "  def __init__(self,**kwargs):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs)\n",
    "    self.add = tf.keras.layers.Add() \n",
    "    self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization()\n",
    "  \n",
    "  def call(self, x, y, **kwargs):\n",
    "    attn, attention_scores = self.mha(\n",
    "             query=x, value=y,\n",
    "             return_attention_scores=True)\n",
    "    \n",
    "    self.last_attention_scores = attention_scores\n",
    "\n",
    "    x = self.add([x, attn])\n",
    "    return self.layernorm(x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "8Hn5p6f-RE0C"
   },
   "source": [
    "아래는 `FeedForward` 레이어입니다. `layers.Dense` 레이어는 입력의 최종 축에 적용된다는 점을 기억하세요. 입력의 형태는 `(batch, sequence, channels)`이므로 `batch` 및 `sequence` 축에 걸쳐 포인트별로 자동으로 적용됩니다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.494690Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.494224Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.499156Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.498524Z"
    },
    "id": "cWKrl7teOnH2"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class FeedForward(tf.keras.layers.Layer):\n",
    "  def __init__(self, units, dropout_rate=0.1):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.seq = tf.keras.Sequential([\n",
    "        tf.keras.layers.Dense(units=2*units, activation='relu'),\n",
    "        tf.keras.layers.Dense(units=units),\n",
    "        tf.keras.layers.Dropout(rate=dropout_rate),\n",
    "    ])\n",
    "\n",
    "    self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization()\n",
    "  \n",
    "  def call(self, x):\n",
    "    x = x + self.seq(x)\n",
    "    return self.layernorm(x)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "lbXoiVNPRoJc"
   },
   "source": [
    "다음으로 이러한 세 가지 레이어를 더 큰 규모의 `DecoderLayer`에 배열합니다. 각 디코더 레이어는 시퀀스에 세 개의 더 작은 레이어를 적용합니다. 각 하위 레이어 다음의 `out_seq` 형태는 `(batch, sequence, channels)`입니다. 디코더 레이어는 또한 추후 시각화를 위한 `attention_scores`를 반환합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.502479Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.501895Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.507305Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.506638Z"
    },
    "id": "ydcW5KZZHou7"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):\n",
    "  def __init__(self, units, num_heads=1, dropout_rate=0.1):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    \n",
    "    self.self_attention = CausalSelfAttention(num_heads=num_heads,\n",
    "                                              key_dim=units,\n",
    "                                              dropout=dropout_rate)\n",
    "    self.cross_attention = CrossAttention(num_heads=num_heads,\n",
    "                                          key_dim=units,\n",
    "                                          dropout=dropout_rate)\n",
    "    self.ff = FeedForward(units=units, dropout_rate=dropout_rate)\n",
    "      \n",
    "\n",
    "  def call(self, inputs, training=False):\n",
    "    in_seq, out_seq = inputs\n",
    "\n",
    "    # Text input\n",
    "    out_seq = self.self_attention(out_seq)\n",
    "\n",
    "    out_seq = self.cross_attention(out_seq, in_seq)\n",
    "    \n",
    "    self.last_attention_scores = self.cross_attention.last_attention_scores\n",
    "\n",
    "    out_seq = self.ff(out_seq)\n",
    "\n",
    "    return out_seq"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-lgbYrF5Csqu"
   },
   "source": [
    "### 출력"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "VcnKZkrklAQf"
   },
   "source": [
    "출력 레이어는 각 위치에서 각 토큰에 대한 로짓 예측을 생성하려면 최소한 `layers.Dense` 레이어가 필요합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "6WQD87efena5"
   },
   "source": [
    "하지만 이 작업을 좀 더 잘 수행할 수 있도록 추가할 수 있는 몇 가지 다른 특성이 있습니다.\n",
    "\n",
    "1. **잘못된 토큰 처리**: 모델은 텍스트를 생성합니다. 패드, 알 수 없는, 또는 시작 토큰(`''`, `'[UNK]'`, `'[START]'`)을 생성해서는 안됩니다. 따라서 이들에 대한 편향을 큰 음수 값으로 설정합니다.\n",
    "\n",
    "    > 참고: 손실 함수의 이러한 토큰 역시 무시해야 합니다.\n",
    "\n",
    "2. **스마트 초기화**: 밀도가 높은 레이어의 기본 초기화는 거의 균일한 확률로 각 토큰을 초기에 예측하는 모델을 제공합니다. 실제 토큰 분포는 균일한 것과는 거리가 멉니다. 출력 레이어의 초기 편향을 위한 최적값은 각 토큰의 확률 로그입니다. 따라서 `adapt` 메서드를 포함해 토큰의 수를 세고 최적의 초기 편향을 설정합니다. 이는 균일한 분포(`log(vocabulary_size)`)의 엔트로피로부터의 분포의 한계 엔트로피(`-p*log(p)`)로 초기 손실을 줄입니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.510629Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.510111Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:10.517944Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:10.517168Z"
    },
    "id": "CeWw2SFDHUfo"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title\n",
    "class TokenOutput(tf.keras.layers.Layer):\n",
    "  def __init__(self, tokenizer, banned_tokens=('', '[UNK]', '[START]'), **kwargs):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    \n",
    "    self.dense = tf.keras.layers.Dense(\n",
    "        units=tokenizer.vocabulary_size(), **kwargs)\n",
    "    self.tokenizer = tokenizer\n",
    "    self.banned_tokens = banned_tokens\n",
    "\n",
    "    self.bias = None\n",
    "\n",
    "  def adapt(self, ds):\n",
    "    counts = collections.Counter()\n",
    "    vocab_dict = {name: id \n",
    "                  for id, name in enumerate(self.tokenizer.get_vocabulary())}\n",
    "\n",
    "    for tokens in tqdm.tqdm(ds):\n",
    "      counts.update(tokens.numpy().flatten())\n",
    "\n",
    "    counts_arr = np.zeros(shape=(self.tokenizer.vocabulary_size(),))\n",
    "    counts_arr[np.array(list(counts.keys()), dtype=np.int32)] = list(counts.values())\n",
    "\n",
    "    counts_arr = counts_arr[:]\n",
    "    for token in self.banned_tokens:\n",
    "      counts_arr[vocab_dict[token]] = 0\n",
    "\n",
    "    total = counts_arr.sum()\n",
    "    p = counts_arr/total\n",
    "    p[counts_arr==0] = 1.0\n",
    "    log_p = np.log(p)  # log(1) == 0\n",
    "\n",
    "    entropy = -(log_p*p).sum()\n",
    "\n",
    "    print()\n",
    "    print(f\"Uniform entropy: {np.log(self.tokenizer.vocabulary_size()):0.2f}\")\n",
    "    print(f\"Marginal entropy: {entropy:0.2f}\")\n",
    "\n",
    "    self.bias = log_p\n",
    "    self.bias[counts_arr==0] = -1e9\n",
    "\n",
    "  def call(self, x):\n",
    "    x = self.dense(x)\n",
    "    # TODO(b/250038731): Fix this.\n",
    "    # An Add layer doesn't work because of the different shapes.\n",
    "    # This clears the mask, that's okay because it prevents keras from rescaling\n",
    "    # the losses.\n",
    "    return x + self.bias\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xzQHqANd1A6Q"
   },
   "source": [
    "스마트 초기화는 초기 손실을 다음과 같이 상당히 줄입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:10.521168Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:10.520594Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:13.418916Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:13.417963Z"
    },
    "id": "GGnOQyc501B2"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  0%|          | 0/938 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  0%|          | 1/938 [00:00<03:08,  4.97it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  3%|▎         | 28/938 [00:00<00:07, 114.05it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  7%|▋         | 62/938 [00:00<00:04, 196.34it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 10%|█         | 97/938 [00:00<00:03, 246.79it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 14%|█▍        | 132/938 [00:00<00:02, 280.04it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 18%|█▊        | 168/938 [00:00<00:02, 303.30it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 22%|██▏       | 204/938 [00:00<00:02, 318.21it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 25%|██▌       | 239/938 [00:00<00:02, 327.33it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 29%|██▉       | 274/938 [00:01<00:01, 332.09it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 33%|███▎      | 309/938 [00:01<00:01, 336.98it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 37%|███▋      | 344/938 [00:01<00:01, 339.19it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 40%|████      | 379/938 [00:01<00:01, 337.98it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 44%|████▍     | 414/938 [00:01<00:01, 340.42it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 48%|████▊     | 449/938 [00:01<00:01, 340.98it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 52%|█████▏    | 484/938 [00:01<00:01, 342.61it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 55%|█████▌    | 519/938 [00:01<00:01, 344.09it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 59%|█████▉    | 555/938 [00:01<00:01, 346.05it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 63%|██████▎   | 591/938 [00:01<00:00, 347.99it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 67%|██████▋   | 627/938 [00:02<00:00, 350.13it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 71%|███████   | 663/938 [00:02<00:00, 350.46it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 75%|███████▍  | 699/938 [00:02<00:00, 349.04it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 78%|███████▊  | 734/938 [00:02<00:00, 346.59it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 82%|████████▏ | 769/938 [00:02<00:00, 345.93it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 86%|████████▌ | 804/938 [00:02<00:00, 345.80it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 90%|████████▉ | 840/938 [00:02<00:00, 347.74it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 93%|█████████▎| 875/938 [00:02<00:00, 347.24it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 99%|█████████▊| 924/938 [00:02<00:00, 389.23it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "100%|██████████| 938/938 [00:02<00:00, 327.80it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "Uniform entropy: 8.52\n",
      "Marginal entropy: 5.29\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "output_layer = TokenOutput(tokenizer, banned_tokens=('', '[UNK]', '[START]'))\n",
    "# This might run a little faster if the dataset didn't also have to load the image data.\n",
    "output_layer.adapt(train_ds.map(lambda inputs, labels: labels))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3gq-ICN7bD-u"
   },
   "source": [
    "### 모델 빌드하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "gou4fPH_SWgH"
   },
   "source": [
    "모델을 빌드하려면 몇몇 부분을 조합해야 합니다.\n",
    "\n",
    "1. 이미지 `feature_extractor` 및 텍스트 `tokenizer`.\n",
    "2. 토큰 ID의 배치를 벡터 `(batch, sequence, channels)`로 변환하기 위한 `seq_embedding` 레이어.\n",
    "3. 텍스트 및 이미지 데이터를 처리할 `DecoderLayers` 레이어의 스택.\n",
    "4. 다음 단어가 무엇이어야 하는지에 대한 포인트별 예측을 반환하는 `output_layer`."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 42,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:13.423406Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:13.422677Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:13.429585Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:13.428750Z"
    },
    "id": "bHCISYehH1f6"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class Captioner(tf.keras.Model):\n",
    "  @classmethod\n",
    "  def add_method(cls, fun):\n",
    "    setattr(cls, fun.__name__, fun)\n",
    "    return fun\n",
    "\n",
    "  def __init__(self, tokenizer, feature_extractor, output_layer, num_layers=1,\n",
    "               units=256, max_length=50, num_heads=1, dropout_rate=0.1):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.feature_extractor = feature_extractor\n",
    "    self.tokenizer = tokenizer\n",
    "    self.word_to_index = tf.keras.layers.StringLookup(\n",
    "        mask_token=\"\",\n",
    "        vocabulary=tokenizer.get_vocabulary())\n",
    "    self.index_to_word = tf.keras.layers.StringLookup(\n",
    "        mask_token=\"\",\n",
    "        vocabulary=tokenizer.get_vocabulary(),\n",
    "        invert=True) \n",
    "\n",
    "    self.seq_embedding = SeqEmbedding(\n",
    "        vocab_size=tokenizer.vocabulary_size(),\n",
    "        depth=units,\n",
    "        max_length=max_length)\n",
    "\n",
    "    self.decoder_layers = [\n",
    "        DecoderLayer(units, num_heads=num_heads, dropout_rate=dropout_rate)\n",
    "        for n in range(num_layers)]\n",
    "\n",
    "    self.output_layer = output_layer"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "YW390dOz9T-x"
   },
   "source": [
    "훈련을 위해 모델을 호출하면 `image, txt` 쌍을 수신합니다. 이 함수를 더욱 유용하게 하려면 입력에 대해 더 유연해지세요.\n",
    "\n",
    "- 이미지에 3개의 채널이 있다면 feature_extractor를 통해 실행합니다. 그렇지 않으면 이미 실행된 것으로 가정합니다.\n",
    "- 텍스트에 dtype `tf.string`이 있다면 토크나이저를 통해 실행하세요.\n",
    "\n",
    "그런 다음 모델을 실행하는 것은 몇 단계만 수행하면 됩니다.\n",
    "\n",
    "1. 추출된 이미지 특성을 평면화하여 디코더 레이어에 대한 입력이 될 수 있도록 합니다.\n",
    "2. 토큰 임베딩을 검색합니다.\n",
    "3. 이미지 특성 및 텍스트 임베딩에서 `DecoderLayer`의 스택을 실행합니다.\n",
    "4. 출력 레이어를 실행하여 각 위치에서 다음 토큰을 예측합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:13.433193Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:13.432682Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:13.437834Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:13.436979Z"
    },
    "id": "lPdb7I4h9Ulo"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "  @Captioner.add_method\n",
    "  def call(self, inputs):\n",
    "    image, txt = inputs\n",
    "\n",
    "    if image.shape[-1] == 3:\n",
    "      # Apply the feature-extractor, if you get an RGB image.\n",
    "      image = self.feature_extractor(image)\n",
    "    \n",
    "    # Flatten the feature map\n",
    "    image = einops.rearrange(image, 'b h w c -> b (h w) c')\n",
    "\n",
    "\n",
    "    if txt.dtype == tf.string:\n",
    "      # Apply the tokenizer if you get string inputs.\n",
    "      txt = tokenizer(txt)\n",
    "\n",
    "    txt = self.seq_embedding(txt)\n",
    "\n",
    "    # Look at the image\n",
    "    for dec_layer in self.decoder_layers:\n",
    "      txt = dec_layer(inputs=(image, txt))\n",
    "      \n",
    "    txt = self.output_layer(txt)\n",
    "\n",
    "    return txt"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 44,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:13.441433Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:13.440927Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:13.556524Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:13.555764Z"
    },
    "id": "kmM7aZQsLiyU"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = Captioner(tokenizer, feature_extractor=mobilenet, output_layer=output_layer,\n",
    "                  units=256, dropout_rate=0.5, num_layers=2, num_heads=2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xGvOcLQKghXN"
   },
   "source": [
    "### 캡션 생성하기\n",
    "\n",
    "훈련을 시작하기 전에, 코드를 약간 작성해 캡션을 생성합니다. 이를 사용하여 훈련이 어떻게 진행되는지 확인합니다.\n",
    "\n",
    "다음과 같이 테스트 이미지를 다운로드하여 시작합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 45,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:13.560884Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:13.560324Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:13.986758Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:13.985890Z"
    },
    "id": "cwFcdMqC-jE2"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://tensorflow.org/images/surf.jpg\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 8192/64400 [==>...........................] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "64400/64400 [==============================] - 0s 0us/step\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "image_url = 'https://tensorflow.org/images/surf.jpg'\n",
    "image_path = tf.keras.utils.get_file('surf.jpg', origin=image_url)\n",
    "image = load_image(image_path)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "IRBIiTkubmxA"
   },
   "source": [
    "이 모델로 이미지를 캡션하려면 다음을 수행합니다.\n",
    "\n",
    "- `img_features` 추출\n",
    "- `[START]` 토큰으로 출력 토큰 목록 초기화.\n",
    "- `img_features` 및 `tokens`를 모델로 전달.\n",
    "    - 이는 로짓 목록을 반환합니다.\n",
    "    - 이러한 로짓을 기반으로 다음 토큰을 선택합니다.\n",
    "    - 토큰 목록에 이를 추가하고 루프를 계속합니다.\n",
    "    - `'[END]'` 토큰이 생성되었다면 루프를 벗어나세요.\n",
    "\n",
    "이를 위해 \"간단한\" 메서드를 추가합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 46,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:13.990970Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:13.990245Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:13.997395Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:13.996502Z"
    },
    "id": "Nf1Jie9ef_Cg"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "@Captioner.add_method\n",
    "def simple_gen(self, image, temperature=1):\n",
    "  initial = self.word_to_index([['[START]']]) # (batch, sequence)\n",
    "  img_features = self.feature_extractor(image[tf.newaxis, ...])\n",
    "\n",
    "  tokens = initial # (batch, sequence)\n",
    "  for n in range(50):\n",
    "    preds = self((img_features, tokens)).numpy()  # (batch, sequence, vocab)\n",
    "    preds = preds[:,-1, :]  #(batch, vocab)\n",
    "    if temperature==0:\n",
    "        next = tf.argmax(preds, axis=-1)[:, tf.newaxis]  # (batch, 1)\n",
    "    else:\n",
    "        next = tf.random.categorical(preds/temperature, num_samples=1)  # (batch, 1)\n",
    "    tokens = tf.concat([tokens, next], axis=1) # (batch, sequence) \n",
    "\n",
    "    if next[0] == self.word_to_index('[END]'):\n",
    "      break\n",
    "  words = index_to_word(tokens[0, 1:-1])\n",
    "  result = tf.strings.reduce_join(words, axis=-1, separator=' ')\n",
    "  return result.numpy().decode()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "TxN2NPX2zB8y"
   },
   "source": [
    "다음은 모델의 훈련되지 않은, 해당 이미지를 위해 생성된 일부 캡션으로 아직 의미가 그다지 없습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 47,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:14.001078Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:14.000475Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:15.909817Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:15.908795Z"
    },
    "id": "sPm96CccvHnq"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "a a a a a a a a\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "a a a a man a a\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "boy being together\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for t in (0.0, 0.5, 1.0):\n",
    "  result = model.simple_gen(image, temperature=t)\n",
    "  print(result)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "JefwCRZ8z-Ah"
   },
   "source": [
    "온도 매개변수를 통해 다음 세 모드 사이에 삽입할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "1. 그리디 디코딩(`temperature=0.0`) - 각 단계에서 가장 확률이 높은 다음 토큰을 선택합니다.\n",
    "2. 로짓(`temperature=1.0`)에 따른 랜덤 샘플링.\n",
    "3. 균일 랜덤 샘플링(`temperature >> 1.0`).\n",
    "\n",
    "모델이 훈련되지 않았고 빈도 기반 초기화를 사용하였으므로 \"그리디\" 출력은 (우선) 일반적으로 가장 일반적인 토큰인 `['a', '.', '[END]']`만 포함합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "r0FpTvaPkqON"
   },
   "source": [
    "## 훈련"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "IKcwZdqObK-U"
   },
   "source": [
    "모델을 훈련하려면 다음과 같은 몇몇 추가 컴포넌트가 필요합니다.\n",
    "\n",
    "- 손실 및 메트릭\n",
    "- 옵티마이저\n",
    "- 선택적 콜백"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "g5IW2mWa2sAG"
   },
   "source": [
    "### 손실 및 메트릭"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "XbpbDQTw1lOW"
   },
   "source": [
    "다음은 마스킹 된 손실 및 정확성에 대한 구현입니다.\n",
    "\n",
    "손실에 대한 마스크를 계산할 때 `loss < 1e8`를 주의하세요. 이 항은 `banned_tokens`에 대한 인공적이고 불가능할 정도로 높은 손실을 버립니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 48,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:15.914604Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:15.914051Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:15.920265Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:15.919410Z"
    },
    "id": "s24im3FqxAfT"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def masked_loss(labels, preds):  \n",
    "  loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels, preds)\n",
    "\n",
    "  mask = (labels != 0) & (loss < 1e8) \n",
    "  mask = tf.cast(mask, loss.dtype)\n",
    "\n",
    "  loss = loss*mask\n",
    "  loss = tf.reduce_sum(loss)/tf.reduce_sum(mask)\n",
    "  return loss\n",
    "\n",
    "def masked_acc(labels, preds):\n",
    "  mask = tf.cast(labels!=0, tf.float32)\n",
    "  preds = tf.argmax(preds, axis=-1)\n",
    "  labels = tf.cast(labels, tf.int64)\n",
    "  match = tf.cast(preds == labels, mask.dtype)\n",
    "  acc = tf.reduce_sum(match*mask)/tf.reduce_sum(mask)\n",
    "  return acc"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "zOhjHqgv3F2e"
   },
   "source": [
    "### 콜백"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3dyQN9UfJYEd"
   },
   "source": [
    "훈련 중 피드백을 위해 `keras.callbacks.Callback`을 설정해 각 epoch의 끝에 서퍼 이미지에 대한 일부 캡션을 생성합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 49,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:15.924456Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:15.923866Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:15.928981Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:15.928113Z"
    },
    "id": "IKDwbZOCZ-AP"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class GenerateText(tf.keras.callbacks.Callback):\n",
    "  def __init__(self):\n",
    "    image_url = 'https://tensorflow.org/images/surf.jpg'\n",
    "    image_path = tf.keras.utils.get_file('surf.jpg', origin=image_url)\n",
    "    self.image = load_image(image_path)\n",
    "\n",
    "  def on_epoch_end(self, epochs=None, logs=None):\n",
    "    print()\n",
    "    print()\n",
    "    for t in (0.0, 0.5, 1.0):\n",
    "      result = self.model.simple_gen(self.image, temperature=t)\n",
    "      print(result)\n",
    "    print()\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "1yNA3_RAsdl0"
   },
   "source": [
    "이는 첫 번째가 \"그리디\"인 이전과 같은 이전 예시와 같은 세 개의 출력 문자열을 생성하여 각 단계에서 로짓의 argmax를 선택합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 50,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:15.932515Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:15.931937Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:17.855606Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:17.854573Z"
    },
    "id": "IGVLpzo13rcA"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "a a a a a a a a\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "the a a a a a a a a a\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "man smiles dog ocean on\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "g = GenerateText()\n",
    "g.model = model\n",
    "g.on_epoch_end(0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MAxp4KZRKDk9"
   },
   "source": [
    "또한 `callbacks.EarlyStopping`을 사용하여 모델이 과적합을 시작할 때 훈련을 중단합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 51,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:17.860025Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:17.859351Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:17.867913Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:17.867126Z"
    },
    "id": "MjzrwGZp23xx"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "callbacks = [\n",
    "    GenerateText(),\n",
    "    tf.keras.callbacks.EarlyStopping(\n",
    "        patience=5, restore_best_weights=True)]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "ZBaJhQpcG8u0"
   },
   "source": [
    "### 훈련"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "WBXG0dCDKO55"
   },
   "source": [
    "훈련을 구성하고 실행합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:17.871791Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:17.871445Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:25:17.903259Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:25:17.902543Z"
    },
    "id": "2OR5ZpAII__u"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4),\n",
    "           loss=masked_loss,\n",
    "           metrics=[masked_acc])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "ro955bQ2KR0X"
   },
   "source": [
    "빈도 보고를 더 많이 하려면, `Dataset.repeat()` 메서드를 사용하고 `steps_per_epoch` 및 `validation_steps` 인수를 `Model.fit`으로 설정합니다.\n",
    "\n",
    "`Flickr8k`에서 이러한 설정을 통해 데이터세트에 대한 전체 전달은 배치가 900개 이상이지만 보고-epoch 아래에는 100개의 단계가 있습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 53,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:25:17.907686Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:25:17.906978Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:58.529920Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:58.529078Z"
    },
    "id": "3aB0baOVMZe9"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/100\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 17:05 - loss: 5.4794 - masked_acc: 0.0998"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  2/100 [..............................] - ETA: 34s - loss: 5.4762 - masked_acc: 0.1165  "
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 33s - loss: 5.3755 - masked_acc: 0.1207"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 33s - loss: 5.3435 - masked_acc: 0.1263"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  5/100 [>.............................] - ETA: 32s - loss: 5.3527 - masked_acc: 0.1270"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  6/100 [>.............................] - ETA: 29s - loss: 5.3590 - masked_acc: 0.1295"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  7/100 [=>............................] - ETA: 27s - loss: 5.3418 - masked_acc: 0.1344"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  8/100 [=>............................] - ETA: 25s - loss: 5.3136 - masked_acc: 0.1359"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9/100 [=>............................] - ETA: 24s - loss: 5.2823 - masked_acc: 0.1354"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 22s - loss: 5.2809 - masked_acc: 0.1362"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 21s - loss: 5.2610 - masked_acc: 0.1400"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 22s - loss: 5.2601 - masked_acc: 0.1406"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 22s - loss: 5.2518 - masked_acc: 0.1435"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 21s - loss: 5.2346 - masked_acc: 0.1452"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 21s - loss: 5.2185 - masked_acc: 0.1471"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 20s - loss: 5.2220 - masked_acc: 0.1478"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 19s - loss: 5.2235 - masked_acc: 0.1500"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 19s - loss: 5.2269 - masked_acc: 0.1513"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 17s - loss: 5.2119 - masked_acc: 0.1546"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 17s - loss: 5.2119 - masked_acc: 0.1550"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 17s - loss: 5.2157 - masked_acc: 0.1559"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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      " 80/100 [=======================>......] - ETA: 2s - loss: 5.0436 - masked_acc: 0.1945"
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      " 83/100 [=======================>......] - ETA: 2s - loss: 5.0359 - masked_acc: 0.1961"
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      " 90/100 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 5.0151 - masked_acc: 0.1984"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 5.0092 - masked_acc: 0.1996"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 5.0067 - masked_acc: 0.2007"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 4.9987 - masked_acc: 0.2017"
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      "100/100 [==============================] - 24s 140ms/step - loss: 4.9973 - masked_acc: 0.2018 - val_loss: 4.6630 - val_masked_acc: 0.2443\n"
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      "Epoch 2/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.7670 - masked_acc: 0.2338"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 4.7560 - masked_acc: 0.2463"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.7410 - masked_acc: 0.2486"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.7379 - masked_acc: 0.2469"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 4.7239 - masked_acc: 0.2463"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 4.7453 - masked_acc: 0.2452"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 4.7228 - masked_acc: 0.2467"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 4.7204 - masked_acc: 0.2463"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 4.7146 - masked_acc: 0.2470"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 4.7277 - masked_acc: 0.2452"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 3s - loss: 4.7209 - masked_acc: 0.2453"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 3s - loss: 4.7252 - masked_acc: 0.2443"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 3s - loss: 4.7216 - masked_acc: 0.2451"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 3s - loss: 4.7301 - masked_acc: 0.2450"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 3s - loss: 4.7357 - masked_acc: 0.2442"
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      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 3s - loss: 4.7378 - masked_acc: 0.2447"
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 3s - loss: 4.7287 - masked_acc: 0.2450"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 4.6423 - masked_acc: 0.2546"
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      "a man in a black dog is in a man\n"
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      "a woman in a man of a white white a white yellow in a red in a black\n"
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      "a woman her air with black boy run his is players of an another to a towards rides a stand a\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 9s 87ms/step - loss: 4.6423 - masked_acc: 0.2546 - val_loss: 4.3656 - val_masked_acc: 0.2699\n"
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      "Epoch 3/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.5053 - masked_acc: 0.2734"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 4.4782 - masked_acc: 0.2777"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 4.5263 - masked_acc: 0.2659"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 4.4745 - masked_acc: 0.2690"
     ]
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 4.4914 - masked_acc: 0.2707"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 6s - loss: 4.4591 - masked_acc: 0.2725"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 4.4294 - masked_acc: 0.2758"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 4s - loss: 4.4308 - masked_acc: 0.2751"
     ]
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 4s - loss: 4.4397 - masked_acc: 0.2740"
     ]
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 4s - loss: 4.4366 - masked_acc: 0.2747"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 4.4413 - masked_acc: 0.2727"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 3s - loss: 4.4510 - masked_acc: 0.2721"
     ]
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 3s - loss: 4.4605 - masked_acc: 0.2720"
     ]
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 3s - loss: 4.4642 - masked_acc: 0.2715"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 4.4665 - masked_acc: 0.2724"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 4.4582 - masked_acc: 0.2728"
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      " 34/100 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 4.4649 - masked_acc: 0.2724"
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      " 36/100 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 4.4603 - masked_acc: 0.2722"
     ]
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 2s - loss: 4.4581 - masked_acc: 0.2718"
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      " 40/100 [===========>..................] - ETA: 2s - loss: 4.4547 - masked_acc: 0.2719"
     ]
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 2s - loss: 4.4537 - masked_acc: 0.2719"
     ]
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      " 44/100 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 4.4477 - masked_acc: 0.2717"
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      " 46/100 [============>.................] - ETA: 2s - loss: 4.4340 - masked_acc: 0.2729"
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      " 48/100 [=============>................] - ETA: 2s - loss: 4.4325 - masked_acc: 0.2720"
     ]
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      " 50/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 4.4327 - masked_acc: 0.2723"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 4.4123 - masked_acc: 0.2763"
     ]
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      "\n",
      "\n"
     ]
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     "text": [
      "a man in a red in the water\n"
     ]
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     "text": [
      "a boy is and a small boy in a brown child\n"
     ]
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     "text": [
      "two two at a green down a water in the hanging\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 7s 66ms/step - loss: 4.4109 - masked_acc: 0.2766 - val_loss: 4.1544 - val_masked_acc: 0.2931\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "Epoch 4/100\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.2056 - masked_acc: 0.2911"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.2252 - masked_acc: 0.2819"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 4.2805 - masked_acc: 0.2826"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.3064 - masked_acc: 0.2805"
     ]
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.2921 - masked_acc: 0.2850"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 4.3087 - masked_acc: 0.2843"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 4.3405 - masked_acc: 0.2828"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 4.3081 - masked_acc: 0.2855"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 4.3162 - masked_acc: 0.2840"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 4.3137 - masked_acc: 0.2860"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 4.2887 - masked_acc: 0.2872"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 4.2375 - masked_acc: 0.2961"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 4.2392 - masked_acc: 0.2961"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 4.2374 - masked_acc: 0.2961"
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      "a man in a red shirt is in a red and a red\n"
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      "a motorcyclist a in front of water\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 57ms/step - loss: 4.2346 - masked_acc: 0.2967 - val_loss: 4.0267 - val_masked_acc: 0.3058\n"
     ]
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      "Epoch 5/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.1676 - masked_acc: 0.3104"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.1503 - masked_acc: 0.3122"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 4.1549 - masked_acc: 0.3132"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.1388 - masked_acc: 0.3144"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.1486 - masked_acc: 0.3130"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 4.1705 - masked_acc: 0.3098"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 4.1559 - masked_acc: 0.3137"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 4.1803 - masked_acc: 0.3091"
     ]
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 4.2023 - masked_acc: 0.3078"
     ]
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 4.2009 - masked_acc: 0.3078"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 4.1900 - masked_acc: 0.3075"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 4.2030 - masked_acc: 0.3047"
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      " 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 4.1324 - masked_acc: 0.3077"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 4.1294 - masked_acc: 0.3079"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 4.1226 - masked_acc: 0.3088"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 4.1241 - masked_acc: 0.3084"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 4.1222 - masked_acc: 0.3088"
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      "a man in a red shirt is in the water\n"
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      "a woman down the the\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 50ms/step - loss: 4.1222 - masked_acc: 0.3088 - val_loss: 3.9308 - val_masked_acc: 0.3205\n"
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      "Epoch 6/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.0324 - masked_acc: 0.3190"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 4.0783 - masked_acc: 0.3178"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.9967 - masked_acc: 0.3201"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 4.0429 - masked_acc: 0.3168"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 4.0017 - masked_acc: 0.3239"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 4.0108 - masked_acc: 0.3229"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 4.0364 - masked_acc: 0.3172"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 4.0399 - masked_acc: 0.3173"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 4.0246 - masked_acc: 0.3185"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 4.0150 - masked_acc: 0.3174"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 4.0176 - masked_acc: 0.3160"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 4.0132 - masked_acc: 0.3152"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 4.0076 - masked_acc: 0.3154"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 4.0041 - masked_acc: 0.3162"
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 4.0115 - masked_acc: 0.3136"
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      " 40/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 4.0117 - masked_acc: 0.3137"
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 4.0153 - masked_acc: 0.3132"
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      " 72/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 4.0262 - masked_acc: 0.3132"
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      " 81/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 4.0255 - masked_acc: 0.3138"
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      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 4.0242 - masked_acc: 0.3141"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 4.0237 - masked_acc: 0.3140"
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      " 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 4.0281 - masked_acc: 0.3137"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 4.0258 - masked_acc: 0.3137"
     ]
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 4.0261 - masked_acc: 0.3134"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 4.0259 - masked_acc: 0.3137"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 4.0236 - masked_acc: 0.3136"
     ]
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      "\n"
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      "a man in a red shirt is in the water\n"
     ]
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      "a man is sitting in the water\n"
     ]
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      "a blue team is playing on the water\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 5s 54ms/step - loss: 4.0236 - masked_acc: 0.3136 - val_loss: 3.8872 - val_masked_acc: 0.3231\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "Epoch 7/100\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.8705 - masked_acc: 0.3144"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 4.0788 - masked_acc: 0.3126"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.9672 - masked_acc: 0.3262"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.9973 - masked_acc: 0.3169"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.9932 - masked_acc: 0.3173"
     ]
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.9796 - masked_acc: 0.3183"
     ]
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.9601 - masked_acc: 0.3189"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.9467 - masked_acc: 0.3205"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.9279 - masked_acc: 0.3241"
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      " 80/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.9097 - masked_acc: 0.3254"
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      " 83/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.9059 - masked_acc: 0.3255"
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      " 85/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.9062 - masked_acc: 0.3251"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.9130 - masked_acc: 0.3247"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.9181 - masked_acc: 0.3241"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.9211 - masked_acc: 0.3242"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.9210 - masked_acc: 0.3243"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.9255 - masked_acc: 0.3239"
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      "a man in a blue shirt is jumping in the water\n"
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      "the on the canoe snowy swinging\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 50ms/step - loss: 3.9255 - masked_acc: 0.3239 - val_loss: 3.8013 - val_masked_acc: 0.3318\n"
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      "Epoch 8/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.9126 - masked_acc: 0.3257"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.8521 - masked_acc: 0.3260"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.8313 - masked_acc: 0.3244"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.8157 - masked_acc: 0.3246"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.8346 - masked_acc: 0.3243"
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.8548 - masked_acc: 0.3281"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.8305 - masked_acc: 0.3353"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.8501 - masked_acc: 0.3319"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.8610 - masked_acc: 0.3326"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.8574 - masked_acc: 0.3339"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.8638 - masked_acc: 0.3329"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.8748 - masked_acc: 0.3305"
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      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.8867 - masked_acc: 0.3272"
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      " 39/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.8776 - masked_acc: 0.3289"
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      " 81/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.8652 - masked_acc: 0.3312"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.8633 - masked_acc: 0.3310"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.8596 - masked_acc: 0.3312"
     ]
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.8617 - masked_acc: 0.3311"
     ]
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      "\n",
      "\n"
     ]
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      "a man in a blue shirt is jumping in the water\n"
     ]
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      "a woman in a red shirt is in the water\n"
     ]
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     "text": [
      "a man on a a holds water on a picture of the water\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 6s 57ms/step - loss: 3.8677 - masked_acc: 0.3308 - val_loss: 3.7248 - val_masked_acc: 0.3376\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 9/100\n"
     ]
    },
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.7246 - masked_acc: 0.3220"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.8581 - masked_acc: 0.3244"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.8469 - masked_acc: 0.3245"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.8076 - masked_acc: 0.3283"
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      " 76/100 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 3.7829 - masked_acc: 0.3351"
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      " 78/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 3.7893 - masked_acc: 0.3354"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.8054 - masked_acc: 0.3343"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.8050 - masked_acc: 0.3340"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.8098 - masked_acc: 0.3332"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.8062 - masked_acc: 0.3335"
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      "a man in a blue shirt is jumping in the water\n"
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      "a man is a yellow shirt is walking through a pool\n"
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      "a money a and red shirt in sing in the wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 60ms/step - loss: 3.8032 - masked_acc: 0.3338 - val_loss: 3.6805 - val_masked_acc: 0.3426\n"
     ]
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      "Epoch 10/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5846 - masked_acc: 0.3531"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.7536 - masked_acc: 0.3349"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.7538 - masked_acc: 0.3332"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.7635 - masked_acc: 0.3317"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.7453 - masked_acc: 0.3342"
     ]
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.7556 - masked_acc: 0.3335"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.7467 - masked_acc: 0.3348"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.7529 - masked_acc: 0.3386"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.7528 - masked_acc: 0.3389"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.7492 - masked_acc: 0.3420"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.7632 - masked_acc: 0.3434"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.7566 - masked_acc: 0.3431"
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      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.7501 - masked_acc: 0.3435"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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\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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.7211 - masked_acc: 0.3414"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.7149 - masked_acc: 0.3418"
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      "\n",
      "\n"
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      "a man in a red shirt is jumping in the water\n"
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      "a man in a red shirt is jumping in a red is holding a blue above the water\n"
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      "a boy girl in leaves above the ocean\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 6s 60ms/step - loss: 3.7143 - masked_acc: 0.3415 - val_loss: 3.6240 - val_masked_acc: 0.3424\n"
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      "Epoch 11/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5358 - masked_acc: 0.3280"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.6879 - masked_acc: 0.3477"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.6557 - masked_acc: 0.3479"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.6753 - masked_acc: 0.3463"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.6870 - masked_acc: 0.3409"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.6794 - masked_acc: 0.3378"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.6157 - masked_acc: 0.3459"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.6036 - masked_acc: 0.3490"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.6064 - masked_acc: 0.3487"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.5971 - masked_acc: 0.3498"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.6091 - masked_acc: 0.3492"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.6169 - masked_acc: 0.3470"
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      " 31/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.6215 - masked_acc: 0.3454"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.6172 - masked_acc: 0.3459"
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      " 34/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.6217 - masked_acc: 0.3456"
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      " 36/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.6243 - masked_acc: 0.3461"
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      " 39/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.6147 - masked_acc: 0.3482"
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.5963 - masked_acc: 0.3505"
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      " 44/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.6096 - masked_acc: 0.3503"
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      " 46/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.6098 - masked_acc: 0.3499"
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      " 49/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 3.6019 - masked_acc: 0.3512"
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      " 58/100 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 3.6242 - masked_acc: 0.3495"
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      " 70/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 3.6278 - masked_acc: 0.3493"
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      " 73/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 3.6262 - masked_acc: 0.3492"
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      " 82/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.6248 - masked_acc: 0.3500"
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      " 85/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.6263 - masked_acc: 0.3497"
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      " 87/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.6185 - masked_acc: 0.3506"
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      " 90/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.6223 - masked_acc: 0.3501"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.6223 - masked_acc: 0.3493"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.6217 - masked_acc: 0.3492"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.6224 - masked_acc: 0.3491"
     ]
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      "\n"
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      "a man in a blue shirt is jumping into the water\n"
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      "person on a water in the water\n"
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      "a woman playing a dock off some waterfall\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 3.6225 - masked_acc: 0.3489 - val_loss: 3.5840 - val_masked_acc: 0.3431\n"
     ]
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      "Epoch 12/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4547 - masked_acc: 0.3427"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5277 - masked_acc: 0.3421"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.5767 - masked_acc: 0.3477"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 4s - loss: 3.5455 - masked_acc: 0.3512"
     ]
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 4s - loss: 3.5196 - masked_acc: 0.3566"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 3.5334 - masked_acc: 0.3563"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 3.5469 - masked_acc: 0.3535"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 3.5574 - masked_acc: 0.3496"
     ]
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.5496 - masked_acc: 0.3499"
     ]
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.5537 - masked_acc: 0.3506"
     ]
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.5595 - masked_acc: 0.3515"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 3.5743 - masked_acc: 0.3528"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 3.5859 - masked_acc: 0.3522"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 3.6003 - masked_acc: 0.3503"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.5961 - masked_acc: 0.3522"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5975 - masked_acc: 0.3520"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5929 - masked_acc: 0.3519"
     ]
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      "\n"
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      "a man in a blue shirt is jumping in the water\n"
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      "a man in a blue shirt is jumping over a pool\n"
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      "a small boy in beer in a river\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 60ms/step - loss: 3.5916 - masked_acc: 0.3518 - val_loss: 3.4882 - val_masked_acc: 0.3528\n"
     ]
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      "Epoch 13/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.7028 - masked_acc: 0.3154"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5467 - masked_acc: 0.3549"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.5901 - masked_acc: 0.3551"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5559 - masked_acc: 0.3610"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.6145 - masked_acc: 0.3555"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.6123 - masked_acc: 0.3523"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.6048 - masked_acc: 0.3529"
     ]
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.6054 - masked_acc: 0.3489"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.6219 - masked_acc: 0.3461"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.6130 - masked_acc: 0.3460"
     ]
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.6166 - masked_acc: 0.3441"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.6167 - masked_acc: 0.3444"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.6215 - masked_acc: 0.3439"
     ]
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.6240 - masked_acc: 0.3434"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.6162 - masked_acc: 0.3438"
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      " 36/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.6213 - masked_acc: 0.3438"
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      " 39/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.6284 - masked_acc: 0.3432"
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      " 41/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.6265 - masked_acc: 0.3430"
     ]
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      " 44/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.6292 - masked_acc: 0.3424"
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      " 50/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.6346 - masked_acc: 0.3429"
     ]
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      " 53/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.6342 - masked_acc: 0.3421"
     ]
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      " 55/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 3.6265 - masked_acc: 0.3421"
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      " 58/100 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 3.6226 - masked_acc: 0.3417"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.5807 - masked_acc: 0.3483"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5820 - masked_acc: 0.3482"
     ]
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.5806 - masked_acc: 0.3484"
     ]
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      "a man in a red shirt is swimming pool\n"
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      "two women pose to a skate in a deck\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 52ms/step - loss: 3.5806 - masked_acc: 0.3484 - val_loss: 3.4243 - val_masked_acc: 0.3611\n"
     ]
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      "Epoch 14/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4383 - masked_acc: 0.3361"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5692 - masked_acc: 0.3354"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.5670 - masked_acc: 0.3489"
     ]
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5681 - masked_acc: 0.3490"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5626 - masked_acc: 0.3475"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.5604 - masked_acc: 0.3519"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.5503 - masked_acc: 0.3586"
     ]
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.5259 - masked_acc: 0.3596"
     ]
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.5264 - masked_acc: 0.3589"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.5211 - masked_acc: 0.3602"
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      " 83/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.5171 - masked_acc: 0.3577"
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      " 85/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.5168 - masked_acc: 0.3574"
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      " 87/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.5157 - masked_acc: 0.3571"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.5183 - masked_acc: 0.3562"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5152 - masked_acc: 0.3564"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5164 - masked_acc: 0.3566"
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      "a man in a red shirt is jumping into the water\n"
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      "a man in a blue shirt is looking at a wave\n"
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      "a skateboarder is performing in the ocean\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 55ms/step - loss: 3.5139 - masked_acc: 0.3570 - val_loss: 3.4775 - val_masked_acc: 0.3508\n"
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      "Epoch 15/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.3146 - masked_acc: 0.3952"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5704 - masked_acc: 0.3477"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.6246 - masked_acc: 0.3368"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5993 - masked_acc: 0.3350"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5722 - masked_acc: 0.3397"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.5595 - masked_acc: 0.3404"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.5542 - masked_acc: 0.3409"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.5313 - masked_acc: 0.3416"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.5257 - masked_acc: 0.3438"
     ]
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.5169 - masked_acc: 0.3438"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.4932 - masked_acc: 0.3470"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.4913 - masked_acc: 0.3514"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 3.4982 - masked_acc: 0.3495"
     ]
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 3.5116 - masked_acc: 0.3501"
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      " 31/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 3.5074 - masked_acc: 0.3508"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 3.5089 - masked_acc: 0.3511"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5146 - masked_acc: 0.3556"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.5156 - masked_acc: 0.3557"
     ]
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      "\n"
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      "a man in a blue shirt is jumping into the water\n"
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      "a young boy in a wave\n"
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      "the person and a boy shoveling into the water\n",
      "\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 3.5120 - masked_acc: 0.3560 - val_loss: 3.4817 - val_masked_acc: 0.3532\n"
     ]
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      "Epoch 16/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4349 - masked_acc: 0.3407"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.5044 - masked_acc: 0.3339"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.4737 - masked_acc: 0.3453"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.4889 - masked_acc: 0.3479"
     ]
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.4722 - masked_acc: 0.3532"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.4750 - masked_acc: 0.3558"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.4498 - masked_acc: 0.3605"
     ]
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.4630 - masked_acc: 0.3586"
     ]
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.4485 - masked_acc: 0.3592"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.4703 - masked_acc: 0.3577"
     ]
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.4593 - masked_acc: 0.3570"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.4645 - masked_acc: 0.3554"
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      " 31/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.4611 - masked_acc: 0.3548"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.4721 - masked_acc: 0.3541"
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      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.4654 - masked_acc: 0.3541"
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.4654 - masked_acc: 0.3565"
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      " 40/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.4651 - masked_acc: 0.3575"
     ]
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.4632 - masked_acc: 0.3582"
     ]
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      " 44/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.4697 - masked_acc: 0.3577"
     ]
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      " 46/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.4706 - masked_acc: 0.3579"
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      " 48/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 3.4747 - masked_acc: 0.3565"
     ]
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      " 50/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.4781 - masked_acc: 0.3573"
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      " 52/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.4694 - masked_acc: 0.3583"
     ]
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      " 54/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 3.4694 - masked_acc: 0.3587"
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      " 56/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 3.4707 - masked_acc: 0.3594"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.4665 - masked_acc: 0.3600"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.4653 - masked_acc: 0.3603"
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      "\n"
     ]
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      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
     ]
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      "a man in a blue shirt is holding a blue water\n"
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      "a person leaps around a rough middle of a pool in his ice\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 58ms/step - loss: 3.4648 - masked_acc: 0.3603 - val_loss: 3.3895 - val_masked_acc: 0.3593\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 17/100\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.9450 - masked_acc: 0.3448"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5781 - masked_acc: 0.3526"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.5328 - masked_acc: 0.3553"
     ]
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5095 - masked_acc: 0.3603"
     ]
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.4561 - masked_acc: 0.3645"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.4460 - masked_acc: 0.3647"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.4400 - masked_acc: 0.3647"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.4379 - masked_acc: 0.3628"
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      " 72/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 3.4618 - masked_acc: 0.3629"
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      " 75/100 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 3.4680 - masked_acc: 0.3619"
     ]
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      " 77/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 3.4645 - masked_acc: 0.3625"
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      " 79/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 3.4650 - masked_acc: 0.3619"
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      " 85/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.4460 - masked_acc: 0.3643"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.4458 - masked_acc: 0.3640"
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      " 90/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.4476 - masked_acc: 0.3636"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.4482 - masked_acc: 0.3634"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.4450 - masked_acc: 0.3639"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.4466 - masked_acc: 0.3639"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.4460 - masked_acc: 0.3639"
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      "a man in a red shirt is swimming pool\n"
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      "a yellow clothes is being in a boat with green ocean on a pool\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 58ms/step - loss: 3.4460 - masked_acc: 0.3639 - val_loss: 3.2745 - val_masked_acc: 0.3722\n"
     ]
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      "Epoch 18/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4373 - masked_acc: 0.3712"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5413 - masked_acc: 0.3528"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.5772 - masked_acc: 0.3518"
     ]
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.5394 - masked_acc: 0.3524"
     ]
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.4654 - masked_acc: 0.3501"
     ]
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.4370 - masked_acc: 0.3528"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.4342 - masked_acc: 0.3527"
     ]
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.4321 - masked_acc: 0.3537"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.4436 - masked_acc: 0.3550"
     ]
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.4532 - masked_acc: 0.3556"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.4511 - masked_acc: 0.3569"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.4393 - masked_acc: 0.3583"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.4441 - masked_acc: 0.3585"
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      "a man in a red shirt is swimming pool\n"
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      "a man in a blue shirt is swimming pool\n"
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      "a man in a white tshirt waves with his head in a orange high in the air\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 6s 55ms/step - loss: 3.4241 - masked_acc: 0.3614 - val_loss: 3.2940 - val_masked_acc: 0.3669\n"
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      "Epoch 19/100\n"
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      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4506 - masked_acc: 0.3754"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.2597 - masked_acc: 0.3865"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.3339 - masked_acc: 0.3765"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.3503 - masked_acc: 0.3721"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.3473 - masked_acc: 0.3723"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.3594 - masked_acc: 0.3720"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.3495 - masked_acc: 0.3743"
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      " 62/100 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 3.3947 - masked_acc: 0.3647"
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      " 65/100 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 3.3988 - masked_acc: 0.3639"
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      " 69/100 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 3.3974 - masked_acc: 0.3646"
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      " 71/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 3.3950 - masked_acc: 0.3643"
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      " 80/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.3798 - masked_acc: 0.3661"
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      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.3796 - masked_acc: 0.3666"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.3764 - masked_acc: 0.3675"
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      " 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.3795 - masked_acc: 0.3669"
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     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.3816 - masked_acc: 0.3665"
     ]
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.3789 - masked_acc: 0.3667"
     ]
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.3747 - masked_acc: 0.3667"
     ]
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      "\n",
      "\n"
     ]
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      "a man in a red shirt is jumping into the water\n"
     ]
    },
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      "a man in a red hat and white jacket is jump into a wave\n"
     ]
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     "text": [
      "a greyhound a young woman standing in a pool\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 57ms/step - loss: 3.3747 - masked_acc: 0.3667 - val_loss: 3.2806 - val_masked_acc: 0.3624\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 20/100\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.2814 - masked_acc: 0.3824"
     ]
    },
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.2008 - masked_acc: 0.3838"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.2576 - masked_acc: 0.3743"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2708 - masked_acc: 0.3714"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2888 - masked_acc: 0.3684"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.2918 - masked_acc: 0.3681"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.2789 - masked_acc: 0.3730"
     ]
    },
    {
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.2847 - masked_acc: 0.3725"
     ]
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.2713 - masked_acc: 0.3743"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.2674 - masked_acc: 0.3761"
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      " 89/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.2683 - masked_acc: 0.3759"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.2647 - masked_acc: 0.3770"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.2654 - masked_acc: 0.3770"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.2627 - masked_acc: 0.3774"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2628 - masked_acc: 0.3771"
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      "a man in a red shirt and white jacket is surfing\n"
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      "closeup kayak in an orange cast cyclist\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 51ms/step - loss: 3.2634 - masked_acc: 0.3765 - val_loss: 3.3122 - val_masked_acc: 0.3580\n"
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      "Epoch 21/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.5500 - masked_acc: 0.3323"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.3062 - masked_acc: 0.3659"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.3352 - masked_acc: 0.3689"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.3368 - masked_acc: 0.3642"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.3542 - masked_acc: 0.3592"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.3523 - masked_acc: 0.3612"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.3387 - masked_acc: 0.3641"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.3335 - masked_acc: 0.3643"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.3171 - masked_acc: 0.3701"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.3094 - masked_acc: 0.3712"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.3227 - masked_acc: 0.3699"
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      " 34/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.3164 - masked_acc: 0.3717"
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      " 43/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.2941 - masked_acc: 0.3739"
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      " 45/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.2956 - masked_acc: 0.3731"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2702 - masked_acc: 0.3759"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.2708 - masked_acc: 0.3758"
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      "a person is mohawk is pose in a blue\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 52ms/step - loss: 3.2708 - masked_acc: 0.3758 - val_loss: 3.2734 - val_masked_acc: 0.3624\n"
     ]
    },
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      "Epoch 22/100\n"
     ]
    },
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.0460 - masked_acc: 0.4095"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.2709 - masked_acc: 0.3786"
     ]
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.3195 - masked_acc: 0.3750"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 4s - loss: 3.2712 - masked_acc: 0.3759"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 3.2798 - masked_acc: 0.3738"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 3.2425 - masked_acc: 0.3749"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 3.2435 - masked_acc: 0.3732"
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      " 78/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 3.2483 - masked_acc: 0.3745"
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      " 90/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.2526 - masked_acc: 0.3742"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.2558 - masked_acc: 0.3738"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2560 - masked_acc: 0.3741"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2577 - masked_acc: 0.3735"
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      "a man in a red shirt is swimming pool\n"
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      "a boy with a dog in a black tshirt in the water\n",
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      "100/100 [==============================] - 6s 58ms/step - loss: 3.2566 - masked_acc: 0.3737 - val_loss: 3.2527 - val_masked_acc: 0.3716\n"
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      "Epoch 23/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.3508 - masked_acc: 0.3379"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4061 - masked_acc: 0.3530"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.2892 - masked_acc: 0.3688"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.2663 - masked_acc: 0.3754"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.2479 - masked_acc: 0.3757"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2335 - masked_acc: 0.3812"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.2534 - masked_acc: 0.3774"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.2216 - masked_acc: 0.3782"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.2117 - masked_acc: 0.3829"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.2238 - masked_acc: 0.3809"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.2323 - masked_acc: 0.3808"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.2335 - masked_acc: 0.3809"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.2404 - masked_acc: 0.3796"
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      " 31/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.2309 - masked_acc: 0.3783"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2335 - masked_acc: 0.3788"
     ]
    },
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      "\n",
      "\n"
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      "a man in a blue shirt is swimming pool\n"
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      "a boy wearing a blue shirt is in a pool\n"
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     "text": [
      "a surfer is surfing\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 5s 50ms/step - loss: 3.2340 - masked_acc: 0.3788 - val_loss: 3.2174 - val_masked_acc: 0.3700\n"
     ]
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      "Epoch 24/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9704 - masked_acc: 0.4106"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.2484 - masked_acc: 0.4009"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.1803 - masked_acc: 0.3997"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.2730 - masked_acc: 0.3899"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2532 - masked_acc: 0.3874"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2432 - masked_acc: 0.3885"
     ]
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.2564 - masked_acc: 0.3812"
     ]
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.2667 - masked_acc: 0.3775"
     ]
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.2442 - masked_acc: 0.3785"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.2381 - masked_acc: 0.3809"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.2368 - masked_acc: 0.3800"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.2166 - masked_acc: 0.3822"
     ]
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.2264 - masked_acc: 0.3812"
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      " 31/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.2434 - masked_acc: 0.3806"
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      " 34/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.2611 - masked_acc: 0.3786"
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      " 36/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.2604 - masked_acc: 0.3789"
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      " 39/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.2520 - masked_acc: 0.3783"
     ]
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      " 41/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.2487 - masked_acc: 0.3791"
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      " 43/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.2486 - masked_acc: 0.3796"
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      " 45/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.2404 - masked_acc: 0.3807"
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      " 47/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 3.2419 - masked_acc: 0.3805"
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      " 49/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 3.2299 - masked_acc: 0.3819"
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      " 52/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.2421 - masked_acc: 0.3810"
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      " 65/100 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 3.2164 - masked_acc: 0.3840"
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      " 85/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.2026 - masked_acc: 0.3846"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.2085 - masked_acc: 0.3842"
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      " 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.2127 - masked_acc: 0.3836"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.2126 - masked_acc: 0.3829"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.2104 - masked_acc: 0.3837"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2065 - masked_acc: 0.3845"
     ]
    },
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      "\n",
      "\n"
     ]
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      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
     ]
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      "a man in a red shirt is swimming pool\n"
     ]
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      "an old boy holds a wave picture at the a swimming pool\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 6s 57ms/step - loss: 3.2100 - masked_acc: 0.3843 - val_loss: 3.1551 - val_masked_acc: 0.3777\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "Epoch 25/100\n"
     ]
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9783 - masked_acc: 0.4053"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.1572 - masked_acc: 0.3821"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.2299 - masked_acc: 0.3749"
     ]
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.1936 - masked_acc: 0.3836"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2146 - masked_acc: 0.3785"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.2253 - masked_acc: 0.3774"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.2217 - masked_acc: 0.3742"
     ]
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.2350 - masked_acc: 0.3735"
     ]
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.2351 - masked_acc: 0.3733"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.2224 - masked_acc: 0.3723"
     ]
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.2030 - masked_acc: 0.3780"
     ]
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.2048 - masked_acc: 0.3778"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.2047 - masked_acc: 0.3782"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.2055 - masked_acc: 0.3775"
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      "a man in a red and white wave\n"
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      "a man in red helmet rides a wave\n"
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      "a little child jumps onto the air in the ocean\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 3.2055 - masked_acc: 0.3775 - val_loss: 3.1546 - val_masked_acc: 0.3791\n"
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      "Epoch 26/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4610 - masked_acc: 0.3542"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.3672 - masked_acc: 0.3616"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.2387 - masked_acc: 0.3770"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.2748 - masked_acc: 0.3729"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2433 - masked_acc: 0.3769"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.2349 - masked_acc: 0.3770"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.2339 - masked_acc: 0.3783"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.2145 - masked_acc: 0.3772"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.2201 - masked_acc: 0.3780"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.1771 - masked_acc: 0.3814"
     ]
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.1901 - masked_acc: 0.3814"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.1878 - masked_acc: 0.3810"
     ]
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.1860 - masked_acc: 0.3837"
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      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.1899 - masked_acc: 0.3837"
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      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.1891 - masked_acc: 0.3822"
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.1924 - masked_acc: 0.3804"
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      " 41/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.1839 - masked_acc: 0.3810"
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      " 44/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.2008 - masked_acc: 0.3797"
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      " 46/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.1974 - masked_acc: 0.3793"
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      " 51/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.1916 - masked_acc: 0.3806"
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      " 53/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.1906 - masked_acc: 0.3809"
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      " 56/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 3.1859 - masked_acc: 0.3826"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.1639 - masked_acc: 0.3840"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.1624 - masked_acc: 0.3847"
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      "a man in a red shirt is swimming pool\n"
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      "a person in a red and yellow surfboard is riding a wave\n"
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      "the man is blowing snowmobile in shallow water\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 54ms/step - loss: 3.1614 - masked_acc: 0.3847 - val_loss: 3.1898 - val_masked_acc: 0.3706\n"
     ]
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      "Epoch 27/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.1113 - masked_acc: 0.3978"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.1741 - masked_acc: 0.3871"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.1293 - masked_acc: 0.3895"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.1367 - masked_acc: 0.3855"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.1340 - masked_acc: 0.3858"
     ]
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.1137 - masked_acc: 0.3857"
     ]
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.1370 - masked_acc: 0.3851"
     ]
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.1658 - masked_acc: 0.3846"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.1571 - masked_acc: 0.3858"
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      " 81/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 3.1531 - masked_acc: 0.3862"
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      " 87/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.1638 - masked_acc: 0.3852"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.1716 - masked_acc: 0.3836"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.1681 - masked_acc: 0.3840"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.1709 - masked_acc: 0.3834"
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      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
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      "a man in a blue helmet is swimming pool on the ocean\n"
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      "two boys in goggles in a wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 55ms/step - loss: 3.1709 - masked_acc: 0.3830 - val_loss: 3.0774 - val_masked_acc: 0.3817\n"
     ]
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      "Epoch 28/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.1060 - masked_acc: 0.3753"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.2840 - masked_acc: 0.3596"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.2012 - masked_acc: 0.3680"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.1393 - masked_acc: 0.3761"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.1856 - masked_acc: 0.3779"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.1526 - masked_acc: 0.3809"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.1491 - masked_acc: 0.3789"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.1300 - masked_acc: 0.3805"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.1577 - masked_acc: 0.3793"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.1593 - masked_acc: 0.3788"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.1652 - masked_acc: 0.3776"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.1683 - masked_acc: 0.3790"
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      " 31/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.1912 - masked_acc: 0.3764"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.1913 - masked_acc: 0.3768"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.1752 - masked_acc: 0.3807"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.1699 - masked_acc: 0.3812"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.1666 - masked_acc: 0.3813"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.1661 - masked_acc: 0.3816"
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      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
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      "a man is being at a wave\n"
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      "a man wearing a blue shirt helmet is jumping into a pool\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 3.1661 - masked_acc: 0.3816 - val_loss: 3.0868 - val_masked_acc: 0.3829\n"
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      "Epoch 29/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.3653 - masked_acc: 0.3662"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.2463 - masked_acc: 0.3837"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.1748 - masked_acc: 0.3858"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.1906 - masked_acc: 0.3823"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.1964 - masked_acc: 0.3774"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.1875 - masked_acc: 0.3813"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 3.1621 - masked_acc: 0.3856"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 3.1579 - masked_acc: 0.3867"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.1531 - masked_acc: 0.3866"
     ]
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.1307 - masked_acc: 0.3895"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 3.1342 - masked_acc: 0.3895"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 3.1301 - masked_acc: 0.3901"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 3.1149 - masked_acc: 0.3903"
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 3.1213 - masked_acc: 0.3916"
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      " 41/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.1126 - masked_acc: 0.3920"
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      " 43/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 3.1128 - masked_acc: 0.3913"
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      " 45/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 3.1127 - masked_acc: 0.3900"
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      " 48/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 3.1041 - masked_acc: 0.3909"
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      " 52/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 3.1002 - masked_acc: 0.3918"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0804 - masked_acc: 0.3906"
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      "100/100 [==============================] - 6s 55ms/step - loss: 3.0812 - masked_acc: 0.3904 - val_loss: 3.0592 - val_masked_acc: 0.3798\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "Epoch 30/100\n"
     ]
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9421 - masked_acc: 0.4019"
     ]
    },
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.0247 - masked_acc: 0.3992"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.0433 - masked_acc: 0.3951"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.0264 - masked_acc: 0.3981"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0579 - masked_acc: 0.3949"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.0375 - masked_acc: 0.3967"
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      " 76/100 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 3.0383 - masked_acc: 0.3956"
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      " 79/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 3.0395 - masked_acc: 0.3954"
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      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 3.0287 - masked_acc: 0.3960"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.0269 - masked_acc: 0.3963"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.0283 - masked_acc: 0.3965"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.0279 - masked_acc: 0.3964"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0299 - masked_acc: 0.3962"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 3.0275 - masked_acc: 0.3964"
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      "\n"
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      "a man in a red shirt is swimming in the ocean\n"
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      "a man with a yellow jacket is riding a wave\n"
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      "an leather woman wearing orange dress looks down a branch direction and pier in the background\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 6s 59ms/step - loss: 3.0275 - masked_acc: 0.3964 - val_loss: 3.1164 - val_masked_acc: 0.3791\n"
     ]
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      "Epoch 31/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4130 - masked_acc: 0.3367"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.0264 - masked_acc: 0.3910"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.9885 - masked_acc: 0.4001"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0112 - masked_acc: 0.3951"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0421 - masked_acc: 0.3921"
     ]
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.0510 - masked_acc: 0.3916"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.0527 - masked_acc: 0.3905"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.0493 - masked_acc: 0.3885"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.0297 - masked_acc: 0.3918"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.0176 - masked_acc: 0.3940"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.0273 - masked_acc: 0.3929"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.0657 - masked_acc: 0.3880"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0618 - masked_acc: 0.3887"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0601 - masked_acc: 0.3887"
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      "\n",
      "\n"
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     "text": [
      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
     ]
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     "text": [
      "a man in a blue jacket is splashing in the ocean\n"
     ]
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     "text": [
      "a teenage girl takes a under a handstand in the water\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 5s 54ms/step - loss: 3.0610 - masked_acc: 0.3887 - val_loss: 3.0967 - val_masked_acc: 0.3784\n"
     ]
    },
    {
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      "Epoch 32/100\n"
     ]
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9501 - masked_acc: 0.4252"
     ]
    },
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0615 - masked_acc: 0.3897"
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      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
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      "a man is surfing on a wave\n"
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      "woman in a red shirt biking in brown pink swinging by a in a sleeping\n",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 6s 56ms/step - loss: 3.0597 - masked_acc: 0.3898 - val_loss: 3.0367 - val_masked_acc: 0.3847\n"
     ]
    },
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      "Epoch 33/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7461 - masked_acc: 0.4372"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9485 - masked_acc: 0.3920"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.9104 - masked_acc: 0.4031"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.0207 - masked_acc: 0.3954"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0429 - masked_acc: 0.3929"
     ]
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0139 - masked_acc: 0.3934"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.9960 - masked_acc: 0.3970"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.9963 - masked_acc: 0.3980"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.9928 - masked_acc: 0.3983"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 3.0125 - masked_acc: 0.3955"
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      " 90/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.0117 - masked_acc: 0.3957"
     ]
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.0120 - masked_acc: 0.3959"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.0116 - masked_acc: 0.3967"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0125 - masked_acc: 0.3964"
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      "a man in a blue wetsuit is riding a wave\n"
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      "a man in a red wetsuit is being wave\n"
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      "a child in green swim trunks swims in the water\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 52ms/step - loss: 3.0143 - masked_acc: 0.3958 - val_loss: 3.0568 - val_masked_acc: 0.3852\n"
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      "Epoch 34/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.1457 - masked_acc: 0.3441"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.0594 - masked_acc: 0.3856"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.0212 - masked_acc: 0.3907"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.0258 - masked_acc: 0.3933"
     ]
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0017 - masked_acc: 0.3929"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.9870 - masked_acc: 0.3925"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.9852 - masked_acc: 0.3944"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.9945 - masked_acc: 0.3960"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.9854 - masked_acc: 0.3965"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.9870 - masked_acc: 0.3977"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.9856 - masked_acc: 0.3988"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.9866 - masked_acc: 0.4000"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.9797 - masked_acc: 0.4000"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.9685 - masked_acc: 0.4023"
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      " 36/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.9746 - masked_acc: 0.4013"
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      " 38/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 2.9730 - masked_acc: 0.4015"
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      " 40/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.9605 - masked_acc: 0.4033"
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.9637 - masked_acc: 0.4039"
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      " 46/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 2.9632 - masked_acc: 0.4047"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.9863 - masked_acc: 0.3980"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.9878 - masked_acc: 0.3979"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.9823 - masked_acc: 0.3984"
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      "\n"
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      "a man in a red shirt is riding a wave\n"
     ]
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      "a man in a yellow shirt is riding a wave\n"
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      "a man and goggles on the wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 2.9825 - masked_acc: 0.3985 - val_loss: 3.0075 - val_masked_acc: 0.3875\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 35/100\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.0456 - masked_acc: 0.4011"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.0710 - masked_acc: 0.3810"
     ]
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.0117 - masked_acc: 0.3891"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0263 - masked_acc: 0.3850"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.9907 - masked_acc: 0.3914"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 3.0028 - masked_acc: 0.3963"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 3.0019 - masked_acc: 0.3962"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 3.0006 - masked_acc: 0.3967"
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      "a man in a red wetsuit is riding a wave\n"
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      "a person thrown its santa and blue wetsuit in a wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 51ms/step - loss: 3.0028 - masked_acc: 0.3965 - val_loss: 3.0462 - val_masked_acc: 0.3846\n"
     ]
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      "Epoch 36/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9940 - masked_acc: 0.4070"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.8856 - masked_acc: 0.3963"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.9148 - masked_acc: 0.4033"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8842 - masked_acc: 0.4046"
     ]
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.9337 - masked_acc: 0.4051"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0112 - masked_acc: 0.3962"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.9958 - masked_acc: 0.3961"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.9890 - masked_acc: 0.3992"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.9930 - masked_acc: 0.4007"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 3.0035 - masked_acc: 0.3984"
     ]
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.9948 - masked_acc: 0.3970"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.9833 - masked_acc: 0.3974"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 2.9986 - masked_acc: 0.3953"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.9954 - masked_acc: 0.3958"
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      "a man in a yellow shirt is surfing\n"
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      "a man is falling into the water\n"
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      "an orange and a surfer is riding a wave\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 5s 49ms/step - loss: 2.9798 - masked_acc: 0.3980 - val_loss: 3.0503 - val_masked_acc: 0.3793\n"
     ]
    },
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      "Epoch 37/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.1948 - masked_acc: 0.3812"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9127 - masked_acc: 0.4124"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.9922 - masked_acc: 0.3922"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.0034 - masked_acc: 0.3826"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.9762 - masked_acc: 0.3901"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.9900 - masked_acc: 0.3911"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.9697 - masked_acc: 0.3959"
     ]
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.9650 - masked_acc: 0.3969"
     ]
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.9822 - masked_acc: 0.3953"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.9842 - masked_acc: 0.3955"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.9833 - masked_acc: 0.3959"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.9745 - masked_acc: 0.3980"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.9700 - masked_acc: 0.3999"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.9620 - masked_acc: 0.4009"
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      " 37/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 2.9653 - masked_acc: 0.4014"
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      " 39/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 2.9671 - masked_acc: 0.4014"
     ]
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.9659 - masked_acc: 0.4017"
     ]
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      " 45/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 2.9744 - masked_acc: 0.3999"
     ]
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      " 47/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.9707 - masked_acc: 0.4007"
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      " 49/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.9640 - masked_acc: 0.4024"
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      " 51/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 2.9674 - masked_acc: 0.4008"
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      " 53/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 2.9751 - masked_acc: 0.4002"
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      " 55/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 2.9750 - masked_acc: 0.3999"
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      " 57/100 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 2.9739 - masked_acc: 0.3989"
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      " 60/100 [=================>............] - ETA: 1s - loss: 2.9781 - masked_acc: 0.3975"
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      " 63/100 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 2.9803 - masked_acc: 0.3978"
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      " 69/100 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 2.9815 - masked_acc: 0.3977"
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      " 72/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 2.9751 - masked_acc: 0.3985"
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      " 83/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 2.9664 - masked_acc: 0.4009"
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      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 2.9669 - masked_acc: 0.4011"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.9637 - masked_acc: 0.4026"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.9619 - masked_acc: 0.4027"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.9639 - masked_acc: 0.4026"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.9679 - masked_acc: 0.4021"
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      "100/100 [==============================] - 5s 49ms/step - loss: 2.9660 - masked_acc: 0.4024 - val_loss: 2.9918 - val_masked_acc: 0.3895\n"
     ]
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      "Epoch 38/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.2698 - masked_acc: 0.3557"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 3.1033 - masked_acc: 0.3829"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 3.0098 - masked_acc: 0.3912"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0029 - masked_acc: 0.4009"
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 3.0122 - masked_acc: 0.3990"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 3.0304 - masked_acc: 0.3982"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 3.0373 - masked_acc: 0.3967"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.0291 - masked_acc: 0.3977"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 3.0359 - masked_acc: 0.3960"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 3.0105 - masked_acc: 0.3975"
     ]
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 3.0145 - masked_acc: 0.3964"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.0151 - masked_acc: 0.3945"
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      " 33/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 3.0237 - masked_acc: 0.3930"
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      " 36/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 3.0086 - masked_acc: 0.3934"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.9514 - masked_acc: 0.4003"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.9519 - masked_acc: 0.3999"
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      "\n"
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      "a man in a red wetsuit is surfing\n"
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      "two people in a surfboard and goggles\n"
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      "the two men in the air on the wave\n",
      "\n",
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - 5s 51ms/step - loss: 2.9514 - masked_acc: 0.3998 - val_loss: 3.0695 - val_masked_acc: 0.3821\n"
     ]
    },
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      "Epoch 39/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.8983 - masked_acc: 0.4094"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9916 - masked_acc: 0.3994"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.9268 - masked_acc: 0.4052"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8871 - masked_acc: 0.4067"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8724 - masked_acc: 0.4044"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8859 - masked_acc: 0.4048"
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      " 65/100 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 2.8786 - masked_acc: 0.4076"
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      " 70/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 2.8769 - masked_acc: 0.4084"
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      " 73/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 2.8803 - masked_acc: 0.4084"
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      " 84/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 2.8806 - masked_acc: 0.4082"
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      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 2.8788 - masked_acc: 0.4084"
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      " 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.8836 - masked_acc: 0.4082"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.8862 - masked_acc: 0.4079"
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8826 - masked_acc: 0.4081"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8850 - masked_acc: 0.4076"
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      "this person rides a stunt wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 47ms/step - loss: 2.8861 - masked_acc: 0.4074 - val_loss: 3.0209 - val_masked_acc: 0.3845\n"
     ]
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      "Epoch 40/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9524 - masked_acc: 0.3735"
     ]
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8919 - masked_acc: 0.3918"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8109 - masked_acc: 0.4053"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8575 - masked_acc: 0.4026"
     ]
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8632 - masked_acc: 0.4061"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8428 - masked_acc: 0.4073"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8372 - masked_acc: 0.4071"
     ]
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8343 - masked_acc: 0.4082"
     ]
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8313 - masked_acc: 0.4068"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8316 - masked_acc: 0.4072"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.8636 - masked_acc: 0.4045"
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      " 25/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.8446 - masked_acc: 0.4065"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.8372 - masked_acc: 0.4081"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8435 - masked_acc: 0.4111"
     ]
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      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8478 - masked_acc: 0.4107"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8462 - masked_acc: 0.4108"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.8455 - masked_acc: 0.4110"
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      "a man in a yellow kayak is surfing\n"
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      "a man in a yellow kayak is surfing\n"
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      "surfer while an child stands in the ocean\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 50ms/step - loss: 2.8455 - masked_acc: 0.4110 - val_loss: 3.0512 - val_masked_acc: 0.3741\n"
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      "Epoch 41/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.6811 - masked_acc: 0.4181"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7895 - masked_acc: 0.4067"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8006 - masked_acc: 0.4090"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8064 - masked_acc: 0.4017"
     ]
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8532 - masked_acc: 0.3987"
     ]
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8490 - masked_acc: 0.4050"
     ]
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8329 - masked_acc: 0.4058"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8491 - masked_acc: 0.4051"
     ]
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8477 - masked_acc: 0.4085"
     ]
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8517 - masked_acc: 0.4100"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.8610 - masked_acc: 0.4089"
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      " 27/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.8672 - masked_acc: 0.4072"
     ]
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.8600 - masked_acc: 0.4076"
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      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.8582 - masked_acc: 0.4070"
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      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.8684 - masked_acc: 0.4057"
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      " 37/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 2.8729 - masked_acc: 0.4060"
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      " 40/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.8700 - masked_acc: 0.4070"
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.8659 - masked_acc: 0.4075"
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      " 45/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 2.8652 - masked_acc: 0.4074"
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      " 47/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.8603 - masked_acc: 0.4080"
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      " 49/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.8603 - masked_acc: 0.4083"
     ]
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      " 52/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 2.8636 - masked_acc: 0.4073"
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      " 54/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 2.8579 - masked_acc: 0.4087"
     ]
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      "100/100 [==============================] - 5s 51ms/step - loss: 2.8632 - masked_acc: 0.4106 - val_loss: 2.9706 - val_masked_acc: 0.3903\n"
     ]
    },
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      "Epoch 42/100\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.8328 - masked_acc: 0.4274"
     ]
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7938 - masked_acc: 0.4218"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8094 - masked_acc: 0.4135"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8520 - masked_acc: 0.4141"
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8816 - masked_acc: 0.4090"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8930 - masked_acc: 0.4089"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8782 - masked_acc: 0.4101"
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      " 79/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 2.8914 - masked_acc: 0.4056"
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      " 81/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 2.8923 - masked_acc: 0.4055"
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      " 85/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 2.8975 - masked_acc: 0.4048"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8964 - masked_acc: 0.4044"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8954 - masked_acc: 0.4043"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.8930 - masked_acc: 0.4046"
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      "a man in a red surfboard is surfing in the ocean\n"
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      "the surfer in a yellow helmet is shooting wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 54ms/step - loss: 2.8930 - masked_acc: 0.4046 - val_loss: 2.9379 - val_masked_acc: 0.4046\n"
     ]
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      "Epoch 43/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7565 - masked_acc: 0.4037"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7848 - masked_acc: 0.4118"
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.7976 - masked_acc: 0.4181"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8101 - masked_acc: 0.4160"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8177 - masked_acc: 0.4167"
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8053 - masked_acc: 0.4165"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8196 - masked_acc: 0.4139"
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      " 16/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8273 - masked_acc: 0.4086"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8304 - masked_acc: 0.4101"
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8374 - masked_acc: 0.4079"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8382 - masked_acc: 0.4075"
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.8236 - masked_acc: 0.4135"
     ]
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.8256 - masked_acc: 0.4136"
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      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.8184 - masked_acc: 0.4150"
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      " 35/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.8184 - masked_acc: 0.4156"
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      "a man in a yellow kayak is riding a wave\n"
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      "a man in a red helmet is surfing\n"
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      "a white dog stands down a wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 2.8188 - masked_acc: 0.4140 - val_loss: 2.8918 - val_masked_acc: 0.3988\n"
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      "Epoch 44/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9885 - masked_acc: 0.4160"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8551 - masked_acc: 0.4175"
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8389 - masked_acc: 0.4190"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8089 - masked_acc: 0.4153"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8102 - masked_acc: 0.4159"
     ]
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8120 - masked_acc: 0.4136"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8403 - masked_acc: 0.4122"
     ]
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8492 - masked_acc: 0.4111"
     ]
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8606 - masked_acc: 0.4098"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.8499 - masked_acc: 0.4111"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.8331 - masked_acc: 0.4138"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.8360 - masked_acc: 0.4132"
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      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.8432 - masked_acc: 0.4132"
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      " 34/100 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.8282 - masked_acc: 0.4155"
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      " 37/100 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 2.8264 - masked_acc: 0.4147"
     ]
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      " 40/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.8244 - masked_acc: 0.4141"
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      " 42/100 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.8323 - masked_acc: 0.4139"
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      " 44/100 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 2.8254 - masked_acc: 0.4149"
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      " 47/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.8297 - masked_acc: 0.4140"
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      " 49/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.8335 - masked_acc: 0.4132"
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      " 51/100 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 2.8367 - masked_acc: 0.4124"
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      " 54/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 2.8322 - masked_acc: 0.4129"
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      " 56/100 [===============>..............] - ETA: 1s - loss: 2.8322 - masked_acc: 0.4133"
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      " 58/100 [================>.............] - ETA: 1s - loss: 2.8340 - masked_acc: 0.4123"
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      " 68/100 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 2.8540 - masked_acc: 0.4082"
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      " 70/100 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 2.8569 - masked_acc: 0.4080"
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      " 80/100 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 2.8494 - masked_acc: 0.4078"
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      " 86/100 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 2.8588 - masked_acc: 0.4071"
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      " 88/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 2.8574 - masked_acc: 0.4073"
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      " 91/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.8581 - masked_acc: 0.4071"
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      " 93/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.8573 - masked_acc: 0.4072"
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      " 95/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8565 - masked_acc: 0.4075"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8563 - masked_acc: 0.4075"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.8512 - masked_acc: 0.4084"
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      "\n"
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      "a man in a yellow shirt is riding a wave\n"
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      "a man in a yellow kayak is doing a wave\n"
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      "a man jumps in the green is float on her neck\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 54ms/step - loss: 2.8512 - masked_acc: 0.4084 - val_loss: 2.9555 - val_masked_acc: 0.3926\n"
     ]
    },
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      "Epoch 45/100\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.8339 - masked_acc: 0.4115"
     ]
    },
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.8723 - masked_acc: 0.3957"
     ]
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      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.9613 - masked_acc: 0.3842"
     ]
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8910 - masked_acc: 0.4025"
     ]
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8912 - masked_acc: 0.4055"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8811 - masked_acc: 0.4036"
     ]
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8933 - masked_acc: 0.4012"
     ]
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8882 - masked_acc: 0.4045"
     ]
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      " 21/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8754 - masked_acc: 0.4037"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.8633 - masked_acc: 0.4010"
     ]
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.8641 - masked_acc: 0.4000"
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      " 29/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.8585 - masked_acc: 0.4025"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 96/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8493 - masked_acc: 0.4073"
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      " 98/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8508 - masked_acc: 0.4074"
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      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.8523 - masked_acc: 0.4072"
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      "a person is surfing in a wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 50ms/step - loss: 2.8523 - masked_acc: 0.4072 - val_loss: 2.9054 - val_masked_acc: 0.3986\n"
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      "Epoch 46/100\n"
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      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.8141 - masked_acc: 0.4362"
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      "  4/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8789 - masked_acc: 0.4187"
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8180 - masked_acc: 0.4270"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8526 - masked_acc: 0.4219"
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      " 10/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8719 - masked_acc: 0.4161"
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      " 12/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8859 - masked_acc: 0.4108"
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      " 14/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8694 - masked_acc: 0.4146"
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      " 17/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8904 - masked_acc: 0.4109"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8839 - masked_acc: 0.4104"
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.9039 - masked_acc: 0.4086"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.9018 - masked_acc: 0.4100"
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      " 47/100 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.8804 - masked_acc: 0.4100"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8585 - masked_acc: 0.4115"
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      " 99/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8613 - masked_acc: 0.4111"
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      "\n"
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      "a man in a yellow kayak is surfing\n"
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      "a surfer makes against a wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 49ms/step - loss: 2.8594 - masked_acc: 0.4115 - val_loss: 2.9277 - val_masked_acc: 0.3935\n"
     ]
    },
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      "Epoch 47/100\n"
     ]
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     "text": [
      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.9254 - masked_acc: 0.4116"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7140 - masked_acc: 0.4271"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  5/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.8334 - masked_acc: 0.4054"
     ]
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      "  7/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8366 - masked_acc: 0.4072"
     ]
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      "  9/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.8425 - masked_acc: 0.4055"
     ]
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8539 - masked_acc: 0.4059"
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.8447 - masked_acc: 0.4070"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.8524 - masked_acc: 0.4069"
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      " 19/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.8614 - masked_acc: 0.4069"
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      " 23/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.8735 - masked_acc: 0.4049"
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      " 77/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 2.8585 - masked_acc: 0.4045"
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      " 79/100 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 2.8557 - masked_acc: 0.4052"
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      " 87/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 2.8598 - masked_acc: 0.4053"
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      " 89/100 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 2.8598 - masked_acc: 0.4053"
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      " 90/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.8586 - masked_acc: 0.4059"
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      " 92/100 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 2.8586 - masked_acc: 0.4059"
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      " 94/100 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 2.8544 - masked_acc: 0.4067"
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      " 97/100 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 2.8527 - masked_acc: 0.4068"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "100/100 [==============================] - ETA: 0s - loss: 2.8498 - masked_acc: 0.4072"
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      "a man in a red wetsuit is riding a wave\n"
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      "a surfer in a red life jacket is surfing\n"
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      "a man in a wetsuit rides a wave\n",
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      "100/100 [==============================] - 5s 53ms/step - loss: 2.8498 - masked_acc: 0.4072 - val_loss: 2.9910 - val_masked_acc: 0.3846\n"
     ]
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      "Epoch 48/100\n"
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      "\r",
      "  1/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7953 - masked_acc: 0.4149"
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      "  3/100 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.7834 - masked_acc: 0.4308"
     ]
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      "  6/100 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.7920 - masked_acc: 0.4184"
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      "  8/100 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.7915 - masked_acc: 0.4175"
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      " 11/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.7620 - masked_acc: 0.4234"
     ]
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      " 13/100 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.7537 - masked_acc: 0.4213"
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      " 15/100 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.7456 - masked_acc: 0.4204"
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      " 18/100 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.7389 - masked_acc: 0.4228"
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      " 20/100 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.7336 - masked_acc: 0.4235"
     ]
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      " 22/100 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.7380 - masked_acc: 0.4231"
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      " 24/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.7461 - masked_acc: 0.4214"
     ]
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      " 26/100 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.7378 - masked_acc: 0.4206"
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      " 28/100 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.7386 - masked_acc: 0.4201"
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      " 30/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.7395 - masked_acc: 0.4201"
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      " 32/100 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.7328 - masked_acc: 0.4209"
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      "text/plain": [
       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "plt.plot(history.history['masked_acc'], label='accuracy')\n",
    "plt.plot(history.history['val_masked_acc'], label='val_accuracy')\n",
    "plt.ylim([0, max(plt.ylim())])\n",
    "plt.xlabel('Epoch #')\n",
    "plt.ylabel('CE/token')\n",
    "plt.legend()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "SQN1qT7KNqbL"
   },
   "source": [
    "## 어텐션 플롯"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "E9XJaC2b2J23"
   },
   "source": [
    "이제 훈련된 모델을 사용하여 이미지에서 해당 `simple_gen` 메서드를 실행합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 56,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:58.872734Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:58.872153Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:59.662816Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:59.662085Z"
    },
    "id": "1UQPtNTb2eu3"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'a man in a yellow kayak is riding a wave'"
      ]
     },
     "execution_count": 56,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "result = model.simple_gen(image, temperature=0.0)\n",
    "result"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "7NXbmeLGN1bJ"
   },
   "source": [
    "출력을 토큰으로 다시 분할합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 57,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:59.666557Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:59.666038Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:59.669513Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:59.668884Z"
    },
    "id": "zHKOpm0w5Xto"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "str_tokens = result.split()\n",
    "str_tokens.append('[END]')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "fE-AjuAV55Qo"
   },
   "source": [
    "각 `DecoderLayers`는 `CrossAttention` 레이어에 대한 어텐션 스코어를 캐싱합니다. 각 어텐션 맵의 형태는 `(batch=1, heads, sequence, image)`입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 58,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:59.672965Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:59.672327Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:59.676973Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:59.676385Z"
    },
    "id": "XZpyuQvq2q-B"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[TensorShape([1, 2, 11, 49]), TensorShape([1, 2, 11, 49])]"
      ]
     },
     "execution_count": 58,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "attn_maps = [layer.last_attention_scores for layer in model.decoder_layers]\n",
    "[map.shape for map in attn_maps]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "T42ImsWv6oHG"
   },
   "source": [
    "따라서 `image` 축을 `height, width`로 다시 분할하는 한편 `batch` 축을 따라 맵을 스택한 다음 `(batch, heads)` 축에 대해 평균을 냅니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 59,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:59.680061Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:59.679811Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:59.687687Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:59.687081Z"
    },
    "id": "ojwtvnkh6mS-"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "attention_maps = tf.concat(attn_maps, axis=0)\n",
    "attention_maps = einops.reduce(\n",
    "    attention_maps,\n",
    "    'batch heads sequence (height width) -> sequence height width',\n",
    "    height=7, width=7,\n",
    "    reduction='mean')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "4TM7rA3zGpJW"
   },
   "source": [
    "이제 각 시퀀스 예측을 위한 단일 어텐션 맵이 하나 있습니다. 각 맵의 값은 합계가 `1`이어야 합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 60,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:59.691367Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:59.690800Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:59.698804Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:59.698002Z"
    },
    "id": "ASWmWerGCZp3"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<tf.Tensor: shape=(11,), dtype=float32, numpy=\n",
       "array([1.       , 1.       , 1.       , 1.       , 0.9999999, 1.       ,\n",
       "       1.       , 1.       , 1.       , 1.       , 1.       ],\n",
       "      dtype=float32)>"
      ]
     },
     "execution_count": 60,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "einops.reduce(attention_maps, 'sequence height width -> sequence', reduction='sum')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "fv7XYGFUd-U7"
   },
   "source": [
    "따라서 다음은 출력에 대한 각 토큰을 생성하는 동안 모델이 어텐션에 주목하는 곳입니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 61,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:59.702239Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:59.701601Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:29:59.706902Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:29:59.706280Z"
    },
    "id": "fD_y7PD6RPGt"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def plot_attention_maps(image, str_tokens, attention_map):\n",
    "    fig = plt.figure(figsize=(16, 9))\n",
    "\n",
    "    len_result = len(str_tokens)\n",
    "    \n",
    "    titles = []\n",
    "    for i in range(len_result):\n",
    "      map = attention_map[i]\n",
    "      grid_size = max(int(np.ceil(len_result/2)), 2)\n",
    "      ax = fig.add_subplot(3, grid_size, i+1)\n",
    "      titles.append(ax.set_title(str_tokens[i]))\n",
    "      img = ax.imshow(image)\n",
    "      ax.imshow(map, cmap='gray', alpha=0.6, extent=img.get_extent(),\n",
    "                clim=[0.0, np.max(map)])\n",
    "\n",
    "    plt.tight_layout()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 62,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:29:59.710227Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:29:59.709662Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:30:01.515376Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:30:01.514660Z"
    },
    "id": "PI4NAAws9rvY"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
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    "id": "riTz0abQKMkV"
   },
   "source": [
    "이제 더 유용한 함수로 함께 다음과 같이 통합합니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 63,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:30:01.526459Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:30:01.525888Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:30:01.531129Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:30:01.530496Z"
    },
    "id": "mktpfW-SKQIJ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "@Captioner.add_method\n",
    "def run_and_show_attention(self, image, temperature=0.0):\n",
    "  result_txt = self.simple_gen(image, temperature)\n",
    "  str_tokens = result_txt.split()\n",
    "  str_tokens.append('[END]')\n",
    "\n",
    "  attention_maps = [layer.last_attention_scores for layer in self.decoder_layers]\n",
    "  attention_maps = tf.concat(attention_maps, axis=0)\n",
    "  attention_maps = einops.reduce(\n",
    "      attention_maps,\n",
    "      'batch heads sequence (height width) -> sequence height width',\n",
    "      height=7, width=7,\n",
    "      reduction='mean')\n",
    "  \n",
    "  plot_attention_maps(image/255, str_tokens, attention_maps)\n",
    "  t = plt.suptitle(result_txt)\n",
    "  t.set_y(1.05)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 64,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T21:30:01.534419Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T21:30:01.533826Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T21:30:04.131532Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T21:30:04.130789Z"
    },
    "id": "FntRkY11OiMw"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/png": 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    "## 자체 이미지로 시도해보기\n",
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    "재미를 위해 방금 훈련한 모델로 자체 이미지를 캡션하는 데 사용할 수 있는 방법을 제공했습니다. 상대적으로 적은 양의 데이터로 훈련되었으므로 이미지가 훈련 데이터와 다를 수 있습니다(결과가 이상할 수 있습니다!).\n"
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