{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wJcYs_ERTnnI"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2021 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:45:27.785917Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:45:27.785566Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:45:27.789246Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:45:27.788678Z"
    },
    "id": "HMUDt0CiUJk9"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "77z2OchJTk0l"
   },
   "source": [
    "# 迁移提前停止\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://tensorflow.google.cn/guide/migrate/early_stopping\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/tf_logo_32px.png\">在 TensorFlow.org 上查看</a>   </td>\n",
    "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/guide/migrate/early_stopping.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png\">在 Google Colab 运行</a>\n",
    "</td>\n",
    "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/guide/migrate/early_stopping.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/GitHub-Mark-32px.png\">在 Github 上查看源代码</a>\n",
    "</td>\n",
    "  <td>     <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/zh-cn/guide/migrate/early_stopping.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/download_logo_32px.png\">下载笔记本</a>   </td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "meUTrR4I6m1C"
   },
   "source": [
    "本笔记本演示了如何使用提前停止设置模型训练。首先，在 TensorFlow 1 中使用 `tf.estimator.Estimator` 和提前停止钩子，然后在 TensorFlow 2 中使用 Keras API 或自定义训练循环。 提前停止是一种正则化技术，可在验证损失达到特定阈值时停止训练。\n",
    "\n",
    "在 TensorFlow 2 中，可以通过三种方式实现提前停止：\n",
    "\n",
    "- 使用内置的 Keras 回调 `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` 并将其传递给 `Model.fit`。\n",
    "- 定义自定义回调并将其传递给 Keras `Model.fit`。\n",
    "- 在[自定义训练循环](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/writing_a_training_loop_from_scratch)中编写自定义提前停止规则（使用 `tf.GradientTape`）。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "YdZSoIXEbhg-"
   },
   "source": [
    "## 安装"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:45:27.792876Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:45:27.792390Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:45:30.168947Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:45:30.168206Z"
    },
    "id": "iE0vSfMXumKI"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-12-14 20:45:28.744945: 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 20:45:28.745036: 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 20:45:28.745045: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import time\n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow.compat.v1 as tf1\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "4uXff1BEssdE"
   },
   "source": [
    "## TensorFlow 1：使用提前停止钩子和 tf.estimator 提前停止"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "JaHhhhW5o8lL"
   },
   "source": [
    "首先，定义用于 MNIST 数据集加载和预处理的函数，以及与 `tf.estimator.Estimator` 一起使用的模型定义："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:45:30.173399Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:45:30.172745Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:45:30.179565Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:45:30.178997Z"
    },
    "id": "lqe9obf7suIj"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def normalize_img(image, label):\n",
    "  return tf.cast(image, tf.float32) / 255., label\n",
    "\n",
    "def _input_fn():\n",
    "  ds_train = tfds.load(\n",
    "    name='mnist',\n",
    "    split='train',\n",
    "    shuffle_files=True,\n",
    "    as_supervised=True)\n",
    "\n",
    "  ds_train = ds_train.map(\n",
    "      normalize_img, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "  ds_train = ds_train.batch(128)\n",
    "  ds_train = ds_train.repeat(100)\n",
    "  return ds_train\n",
    "\n",
    "def _eval_input_fn():\n",
    "  ds_test = tfds.load(\n",
    "    name='mnist',\n",
    "    split='test',\n",
    "    shuffle_files=True,\n",
    "    as_supervised=True)\n",
    "  ds_test = ds_test.map(\n",
    "    normalize_img, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "  ds_test = ds_test.batch(128)\n",
    "  return ds_test\n",
    "\n",
    "def _model_fn(features, labels, mode):\n",
    "  flatten = tf1.layers.Flatten()(features)\n",
    "  features = tf1.layers.Dense(128, 'relu')(flatten)\n",
    "  logits = tf1.layers.Dense(10)(features)\n",
    "\n",
    "  loss = tf1.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels, logits=logits)\n",
    "  optimizer = tf1.train.AdagradOptimizer(0.005)\n",
    "  train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf1.train.get_global_step())\n",
    "\n",
    "  return tf1.estimator.EstimatorSpec(mode, loss=loss, train_op=train_op)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "hC_AY7KwqD0p"
   },
   "source": [
    "在 TensorFlow 1 中，提前停止的工作方式是使用 `tf.estimator.experimental.make_early_stopping_hook` 设置提前停止钩子。将钩子传递给 `make_early_stopping_hook` 方法作为 `should_stop_fn` 的参数，它可以接受不带任何参数的函数。一旦 `should_stop_fn` 返回 `True`，训练就会停止。\n",
    "\n",
    "下面的示例演示了如何实现将训练时间限制为最多 20 秒的提前停止技术："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:45:30.182949Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:45:30.182288Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:45:52.467870Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:45:52.467098Z"
    },
    "id": "HsOpjW5plH9Q"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Using default config.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:Using temporary folder as model directory: /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': '/tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_steps': None, '_save_checkpoints_secs': 600, '_session_config': allow_soft_placement: true\n",
      "graph_options {\n",
      "  rewrite_options {\n",
      "    meta_optimizer_iterations: ONE\n",
      "  }\n",
      "}\n",
      ", '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Not using Distribute Coordinator.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Running training and evaluation locally (non-distributed).\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Start train and evaluate loop. The evaluate will happen after every checkpoint. Checkpoint frequency is determined based on RunConfig arguments: save_checkpoints_steps None or save_checkpoints_secs 600.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:396: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/training/adagrad.py:138: calling Constant.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/training/adagrad.py:138: calling Constant.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 2.3376417, step = 0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 2.3376417, step = 0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 151.62\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 151.62\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 1.3996981, step = 100 (0.662 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 1.3996981, step = 100 (0.662 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 347.47\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 347.47\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.8579437, step = 200 (0.287 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.8579437, step = 200 (0.287 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 412.975\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 412.975\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.75041175, step = 300 (0.242 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.75041175, step = 300 (0.242 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 412.011\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 412.011\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.68900204, step = 400 (0.243 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.68900204, step = 400 (0.243 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 552.235\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.28847384, step = 1400 (0.181 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.28847384, step = 1400 (0.181 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 457.179\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 518.519\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.39735657, step = 1600 (0.193 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.39735657, step = 1600 (0.193 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 550.054\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 550.054\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.37535176, step = 1700 (0.182 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.481\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.481\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.32334548, step = 1800 (0.181 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.32334548, step = 1800 (0.181 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 513.917\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 513.917\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.49587888, step = 1900 (0.194 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 557.853\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 557.853\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.20265089, step = 2000 (0.179 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.20265089, step = 2000 (0.179 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 534.383\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 534.383\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.26787725, step = 2100 (0.188 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.26787725, step = 2100 (0.188 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.182\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.182\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.29813218, step = 2200 (0.180 sec)\n"
     ]
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.29813218, step = 2200 (0.180 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 549.305\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 549.305\n"
     ]
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.33344537, step = 2300 (0.182 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.33344537, step = 2300 (0.182 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 426.45\n"
     ]
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    {
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 426.45\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.25255543, step = 2400 (0.235 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.25255543, step = 2400 (0.235 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 542.406\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 542.406\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.21495241, step = 2500 (0.184 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.21495241, step = 2500 (0.184 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 557.665\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 557.665\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.16201726, step = 2600 (0.179 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.16201726, step = 2600 (0.179 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.981\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.981\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.29901528, step = 2700 (0.181 sec)\n"
     ]
    },
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.29901528, step = 2700 (0.181 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 544.654\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 544.654\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 569.531\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 569.531\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.20572095, step = 3100 (0.176 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.20572095, step = 3100 (0.176 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 560.12\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 560.12\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.41672167, step = 3200 (0.179 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.41672167, step = 3200 (0.179 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 515.62\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 515.62\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.3320045, step = 3300 (0.194 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.3320045, step = 3300 (0.194 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 505.927\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 505.927\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.2794531, step = 3400 (0.198 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.2794531, step = 3400 (0.198 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 543.322\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 543.322\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.21261992, step = 3500 (0.184 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.21261992, step = 3500 (0.184 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 480.85\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 480.85\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.22373354, step = 3600 (0.207 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.22373354, step = 3600 (0.207 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 466.387\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 466.387\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.27012455, step = 3700 (0.215 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.27012455, step = 3700 (0.215 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 525.974\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 525.974\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.35595867, step = 3800 (0.190 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.35595867, step = 3800 (0.190 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 554.295\n"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 554.295\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.2105535, step = 3900 (0.181 sec)\n"
     ]
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     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.2105535, step = 3900 (0.181 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 564.572\n"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 564.572\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.302787, step = 4000 (0.177 sec)\n"
     ]
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.302787, step = 4000 (0.177 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 485.176\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 485.176\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.19806938, step = 4100 (0.206 sec)\n"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.19806938, step = 4100 (0.206 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 506.325\n"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 506.325\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.26416677, step = 4200 (0.198 sec)\n"
     ]
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    {
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.26416677, step = 4200 (0.198 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 472.743\n"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 472.743\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.2805268, step = 4300 (0.213 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.2805268, step = 4300 (0.213 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 550.783\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 550.783\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.30882898, step = 4400 (0.181 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.30882898, step = 4400 (0.181 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 542.109\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 542.109\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.25414428, step = 4500 (0.185 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.25414428, step = 4500 (0.185 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 549.018\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 549.018\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.3157362, step = 4600 (0.182 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.3157362, step = 4600 (0.182 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 457.956\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 457.956\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.14194128, step = 4700 (0.218 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.14194128, step = 4700 (0.218 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 489.526\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 489.526\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.27310932, step = 4800 (0.205 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.27310932, step = 4800 (0.205 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 548.936\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 548.936\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.35096985, step = 4900 (0.181 sec)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.35096985, step = 4900 (0.181 sec)\n"
     ]
    },
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 553.192\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 397.399\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.25742713, step = 6500 (0.252 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 501.325\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.19955175, step = 6600 (0.199 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 504.54\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 504.54\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.23529533, step = 6700 (0.198 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 516.526\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 516.526\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.391949, step = 6800 (0.194 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 554.826\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 554.826\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.1410023, step = 6900 (0.181 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 560.983\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 560.983\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.32429492, step = 7000 (0.178 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.32429492, step = 7000 (0.178 sec)\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 525.523\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 525.523\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.19833161, step = 7100 (0.190 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.19833161, step = 7100 (0.190 sec)\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 558.047\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 558.047\n"
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.24470912, step = 7200 (0.179 sec)\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.24470912, step = 7200 (0.179 sec)\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 557.232\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 557.232\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:loss = 0.1755924, step = 7300 (0.180 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.1755924, step = 7300 (0.180 sec)\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 559.329\n"
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      "INFO:tensorflow:global_step/sec: 559.329\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.24296087, step = 7400 (0.179 sec)\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:loss = 0.24296087, step = 7400 (0.179 sec)\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:Requesting early stopping at global step 7427\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Requesting early stopping at global step 7427\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 7428...\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 7428...\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 7428 into /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt.\n"
     ]
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      "INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 7428 into /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt.\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 7428...\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 7428...\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n"
     ]
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Calling model_fn.\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n"
     ]
    },
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     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done calling model_fn.\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2022-12-14T20:45:51\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2022-12-14T20:45:51\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n"
     ]
    },
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     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Graph was finalized.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt-7428\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt-7428\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n"
     ]
    },
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     "name": "stderr",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Running local_init_op.\n"
     ]
    },
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     "name": "stdout",
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Done running local_init_op.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [10/100]\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [10/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [20/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [20/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [30/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [30/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [40/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [40/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [50/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [50/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [60/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [60/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [70/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Evaluation [70/100]\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Inference Time : 1.10429s\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Inference Time : 1.10429s\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2022-12-14-20:45:52\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2022-12-14-20:45:52\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving dict for global step 7428: global_step = 7428, loss = 0.2138084\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving dict for global step 7428: global_step = 7428, loss = 0.2138084\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 7428: /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt-7428\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Saving 'checkpoint_path' summary for global step 7428: /tmpfs/tmp/tmp1_ztd0uk/model.ckpt-7428\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Loss for final step: 0.18073495.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO:tensorflow:Loss for final step: 0.18073495.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "({'loss': 0.2138084, 'global_step': 7428}, [])"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "estimator = tf1.estimator.Estimator(model_fn=_model_fn)\n",
    "\n",
    "start_time = time.time()\n",
    "max_train_seconds = 20\n",
    "\n",
    "def should_stop_fn():\n",
    "  return time.time() - start_time > max_train_seconds\n",
    "\n",
    "early_stopping_hook = tf1.estimator.experimental.make_early_stopping_hook(\n",
    "    estimator=estimator,\n",
    "    should_stop_fn=should_stop_fn,\n",
    "    run_every_secs=1,\n",
    "    run_every_steps=None)\n",
    "\n",
    "train_spec = tf1.estimator.TrainSpec(\n",
    "    input_fn=_input_fn,\n",
    "    hooks=[early_stopping_hook])\n",
    "\n",
    "eval_spec = tf1.estimator.EvalSpec(input_fn=_eval_input_fn)\n",
    "\n",
    "tf1.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "KEmzBjfnsxwT"
   },
   "source": [
    "### TensorFlow 2：使用内置回调和 Model.fit 提前停止"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "GKwxnkIksPFW"
   },
   "source": [
    "准备 MNIST 数据集和一个简单的 Keras 模型："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:45:52.471276Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:45:52.471034Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:45:53.256876Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:45:53.256073Z"
    },
    "id": "atVciNgPs0fw"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load(\n",
    "    'mnist',\n",
    "    split=['train', 'test'],\n",
    "    shuffle_files=True,\n",
    "    as_supervised=True,\n",
    "    with_info=True,\n",
    ")\n",
    "\n",
    "ds_train = ds_train.map(\n",
    "    normalize_img, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "ds_train = ds_train.batch(128)\n",
    "\n",
    "ds_test = ds_test.map(\n",
    "    normalize_img, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)\n",
    "ds_test = ds_test.batch(128)\n",
    "\n",
    "model = tf.keras.models.Sequential([\n",
    "  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
    "  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n",
    "  tf.keras.layers.Dense(10)\n",
    "])\n",
    "\n",
    "model.compile(\n",
    "    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.005),\n",
    "    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
    "    metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "559Goxp3tOMl"
   },
   "source": [
    "在 TensorFlow 2 中，当您使用内置的 Keras `Model.fit`（或 `Model.evaluate`）时，可以通过将内置回调 `tf.keras.callbacks.EarlyStopping` 传递给 `Model.fit` 的 `callbacks` 参数来配置提前停止。\n",
    "\n",
    "`EarlyStopping` 回调会监视用户指定的指标，并在停止改进时结束训练。（请查看[使用内置方法进行训练和评估](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/train_and_evaluate#using_callbacks)或 [API 文档](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/callbacks/EarlyStopping)来了解详情。）\n",
    "\n",
    "下面是一个提前停止回调的示例，它监视损失并在显示没有改进的周期数设置为 `3` (`patience`) 后停止训练： "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:45:53.260955Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:45:53.260698Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:46:34.288668Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:46:34.287907Z"
    },
    "id": "Kip65sYBlKiu"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/100\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 9:59 - loss: 2.3798 - sparse_categorical_accuracy: 0.0312"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 11/469 [..............................] - ETA: 2s - loss: 1.1416 - sparse_categorical_accuracy: 0.6513  "
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 21/469 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.8307 - sparse_categorical_accuracy: 0.7478"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 31/469 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.7209 - sparse_categorical_accuracy: 0.7823"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
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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\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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "459/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0987 - sparse_categorical_accuracy: 0.9694"
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0983 - sparse_categorical_accuracy: 0.9696 - val_loss: 0.0962 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9721\n"
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      " 24/469 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.0805 - sparse_categorical_accuracy: 0.9746"
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      " 47/469 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.0795 - sparse_categorical_accuracy: 0.9757"
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      " 69/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0756 - sparse_categorical_accuracy: 0.9769"
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      "132/469 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0734 - sparse_categorical_accuracy: 0.9777"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0723 - sparse_categorical_accuracy: 0.9777"
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      "176/469 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0725 - sparse_categorical_accuracy: 0.9772"
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      "220/469 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0721 - sparse_categorical_accuracy: 0.9769"
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      "241/469 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0719 - sparse_categorical_accuracy: 0.9770"
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      "286/469 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0711 - sparse_categorical_accuracy: 0.9774"
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      "333/469 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0702 - sparse_categorical_accuracy: 0.9779"
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      "450/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0680 - sparse_categorical_accuracy: 0.9787"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0679 - sparse_categorical_accuracy: 0.9787 - val_loss: 0.1048 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9671\n"
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      "Epoch 4/100\n"
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      "  1/469 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.0860 - sparse_categorical_accuracy: 0.9609"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0640 - sparse_categorical_accuracy: 0.9776"
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      " 24/469 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.0505 - sparse_categorical_accuracy: 0.9821"
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      " 48/469 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.0471 - sparse_categorical_accuracy: 0.9844"
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      "204/469 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0362 - sparse_categorical_accuracy: 0.9880"
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      "468/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0238 - sparse_categorical_accuracy: 0.9919"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0238 - sparse_categorical_accuracy: 0.9919 - val_loss: 0.1157 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9747\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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "455/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0240 - sparse_categorical_accuracy: 0.9916"
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0237 - sparse_categorical_accuracy: 0.9917 - val_loss: 0.1359 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9751\n"
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      "Epoch 12/100\n"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0212 - sparse_categorical_accuracy: 0.9933"
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      " 44/469 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0222 - sparse_categorical_accuracy: 0.9938"
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      " 66/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0216 - sparse_categorical_accuracy: 0.9934"
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      " 89/469 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.0222 - sparse_categorical_accuracy: 0.9932"
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      "111/469 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0241 - sparse_categorical_accuracy: 0.9927"
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      "134/469 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0239 - sparse_categorical_accuracy: 0.9926"
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      "157/469 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.0239 - sparse_categorical_accuracy: 0.9924"
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      "180/469 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0234 - sparse_categorical_accuracy: 0.9927"
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      "202/469 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0230 - sparse_categorical_accuracy: 0.9929"
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      "224/469 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0229 - sparse_categorical_accuracy: 0.9930"
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      "247/469 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0219 - sparse_categorical_accuracy: 0.9933"
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      "292/469 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0207 - sparse_categorical_accuracy: 0.9937"
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      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0195 - sparse_categorical_accuracy: 0.9938"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0197 - sparse_categorical_accuracy: 0.9937 - val_loss: 0.1446 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9756\n"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0330 - sparse_categorical_accuracy: 0.9893"
     ]
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      " 24/469 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.0171 - sparse_categorical_accuracy: 0.9941"
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      " 47/469 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.0200 - sparse_categorical_accuracy: 0.9942"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0134 - sparse_categorical_accuracy: 0.9968    "
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0173 - sparse_categorical_accuracy: 0.9945 - val_loss: 0.1918 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9742\n"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0247 - sparse_categorical_accuracy: 0.9915    "
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      " 46/469 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0239 - sparse_categorical_accuracy: 0.9925"
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      "447/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0154 - sparse_categorical_accuracy: 0.9948"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0154 - sparse_categorical_accuracy: 0.9948 - val_loss: 0.1554 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9795\n"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0098 - sparse_categorical_accuracy: 0.9966    "
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      "137/469 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0133 - sparse_categorical_accuracy: 0.9953"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0185 - sparse_categorical_accuracy: 0.9946"
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      " 66/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0211 - sparse_categorical_accuracy: 0.9936"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0113 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0231 - sparse_categorical_accuracy: 0.9947    "
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0123 - sparse_categorical_accuracy: 0.9962 - val_loss: 0.1950 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9758\n"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0233 - sparse_categorical_accuracy: 0.9947    "
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      " 43/469 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0171 - sparse_categorical_accuracy: 0.9949"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0156 - sparse_categorical_accuracy: 0.9955 - val_loss: 0.1777 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9792\n"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0094 - sparse_categorical_accuracy: 0.9968    "
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      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0137 - sparse_categorical_accuracy: 0.9960"
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      "468/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0139 - sparse_categorical_accuracy: 0.9960"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0139 - sparse_categorical_accuracy: 0.9960 - val_loss: 0.1942 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9773\n"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0138 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963 - val_loss: 0.2088 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9763\n"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0051 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
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      " 46/469 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0110 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
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      " 69/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0099 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0111 - sparse_categorical_accuracy: 0.9965"
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      "423/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0129 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
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      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0131 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0133 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963 - val_loss: 0.2386 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9760\n"
     ]
    },
    {
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       "30"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss', patience=3)\n",
    "\n",
    "# Only around 25 epochs are run during training, instead of 100.\n",
    "history = model.fit(\n",
    "    ds_train,\n",
    "    epochs=100,\n",
    "    validation_data=ds_test,\n",
    "    callbacks=[callback]\n",
    ")\n",
    "\n",
    "len(history.history['loss'])"
   ]
  },
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   "metadata": {
    "id": "a92c6ebb1a1c"
   },
   "source": [
    "### TensorFlow 2：使用自定义回调和 Model.fit 提前停止"
   ]
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   "metadata": {
    "id": "wCwZ4BA8jaHY"
   },
   "source": [
    "您也可以实现[自定义的提前停止回调](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/custom_callback/#early_stopping_at_minimum_loss)，此回调也可以传递给 `Model.fit`（或 `Model.evaluate`）的 `callbacks` 参数。\n",
    "\n",
    "在此示例中，一旦 `self.model.stop_training` 设置为 `True`，训练过程就会停止："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:46:34.292546Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:46:34.291911Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:46:34.296483Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:46:34.295791Z"
    },
    "id": "Hns1fmwtjCg2"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class LimitTrainingTime(tf.keras.callbacks.Callback):\n",
    "  def __init__(self, max_time_s):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.max_time_s = max_time_s\n",
    "    self.start_time = None\n",
    "\n",
    "  def on_train_begin(self, logs):\n",
    "    self.start_time = time.time()\n",
    "\n",
    "  def on_train_batch_end(self, batch, logs):\n",
    "    now = time.time()\n",
    "    if now - self.start_time >  self.max_time_s:\n",
    "      self.model.stop_training = True"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:46:34.299182Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:46:34.298968Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:47:04.484775Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:47:04.484046Z"
    },
    "id": "s5mIzDOAkUKA"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/100\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.0067 - sparse_categorical_accuracy: 0.9922"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 24/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0116 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 45/469 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0156 - sparse_categorical_accuracy: 0.9953"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 66/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0177 - sparse_categorical_accuracy: 0.9948"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 89/469 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.0149 - sparse_categorical_accuracy: 0.9955"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "112/469 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0161 - sparse_categorical_accuracy: 0.9956"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "136/469 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0158 - sparse_categorical_accuracy: 0.9956"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "159/469 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.0169 - sparse_categorical_accuracy: 0.9957"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "183/469 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0161 - sparse_categorical_accuracy: 0.9957"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "204/469 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0151 - sparse_categorical_accuracy: 0.9960"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "224/469 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0143 - sparse_categorical_accuracy: 0.9961"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "246/469 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0136 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "267/469 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0132 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "290/469 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0129 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "313/469 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0124 - sparse_categorical_accuracy: 0.9965"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "336/469 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0127 - sparse_categorical_accuracy: 0.9965"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "358/469 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0128 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "381/469 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0130 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "404/469 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0133 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "427/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0132 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0129 - sparse_categorical_accuracy: 0.9964"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0130 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0130 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963 - val_loss: 0.2281 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9742\n"
     ]
    },
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      "Epoch 2/100\n"
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0082 - sparse_categorical_accuracy: 0.9922"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0096 - sparse_categorical_accuracy: 0.9972"
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      " 43/469 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0075 - sparse_categorical_accuracy: 0.9978"
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      " 64/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0103 - sparse_categorical_accuracy: 0.9972"
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      " 85/469 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.0091 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
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      "106/469 [=====>........................] - ETA: 0s - loss: 0.0090 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
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      "127/469 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0083 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "149/469 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0083 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "171/469 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.0084 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "192/469 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0079 - sparse_categorical_accuracy: 0.9976"
     ]
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      "213/469 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0077 - sparse_categorical_accuracy: 0.9977"
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      "235/469 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0086 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "257/469 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.0090 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "280/469 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0094 - sparse_categorical_accuracy: 0.9974"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "302/469 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0090 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "325/469 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0088 - sparse_categorical_accuracy: 0.9976"
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      "348/469 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0086 - sparse_categorical_accuracy: 0.9976"
     ]
    },
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      "393/469 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0088 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "416/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0098 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
     ]
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0103 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "462/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0103 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0103 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973 - val_loss: 0.2193 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9778\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "Epoch 3/100\n"
     ]
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    {
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 2s - loss: 3.4831e-07 - sparse_categorical_accuracy: 1.0000"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0074 - sparse_categorical_accuracy: 0.9980    "
     ]
    },
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      " 68/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0053 - sparse_categorical_accuracy: 0.9984"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0141 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963 - val_loss: 0.2398 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9762\n"
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      "Epoch 4/100\n"
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      "  1/469 [..............................] - ETA: 2s - loss: 1.7751e-04 - sparse_categorical_accuracy: 1.0000"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0209 - sparse_categorical_accuracy: 0.9949    "
     ]
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      " 46/469 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0152 - sparse_categorical_accuracy: 0.9961"
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      " 68/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0163 - sparse_categorical_accuracy: 0.9959"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0086 - sparse_categorical_accuracy: 0.9963    "
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      "156/469 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0062 - sparse_categorical_accuracy: 0.9979"
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      "468/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0065 - sparse_categorical_accuracy: 0.9980"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0065 - sparse_categorical_accuracy: 0.9980 - val_loss: 0.2441 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9759\n"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0116 - sparse_categorical_accuracy: 0.9968"
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      " 44/469 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0067 - sparse_categorical_accuracy: 0.9980"
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      "295/469 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0136 - sparse_categorical_accuracy: 0.9967"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0113 - sparse_categorical_accuracy: 0.9971 - val_loss: 0.2523 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9779\n"
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      "Epoch 9/100\n"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0142 - sparse_categorical_accuracy: 0.9959    "
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      " 45/469 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0147 - sparse_categorical_accuracy: 0.9957"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0106 - sparse_categorical_accuracy: 0.9972 - val_loss: 0.2976 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9758\n"
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      " 21/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0085 - sparse_categorical_accuracy: 0.9970    "
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0125 - sparse_categorical_accuracy: 0.9971 - val_loss: 0.2725 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9767\n"
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      " 24/469 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.0195 - sparse_categorical_accuracy: 0.9961    "
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      "462/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0138 - sparse_categorical_accuracy: 0.9968"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0138 - sparse_categorical_accuracy: 0.9967 - val_loss: 0.3081 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9756\n"
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      " 20/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0143 - sparse_categorical_accuracy: 0.9969"
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      " 40/469 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0124 - sparse_categorical_accuracy: 0.9967"
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      "121/469 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0124 - sparse_categorical_accuracy: 0.9969"
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "468/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0093 - sparse_categorical_accuracy: 0.9977"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0093 - sparse_categorical_accuracy: 0.9977 - val_loss: 0.2600 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9796\n"
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      " 24/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0082 - sparse_categorical_accuracy: 0.9974    "
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      " 47/469 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.0081 - sparse_categorical_accuracy: 0.9972"
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      " 70/469 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0079 - sparse_categorical_accuracy: 0.9973"
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      " 92/469 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.0077 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "114/469 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0091 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "137/469 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0094 - sparse_categorical_accuracy: 0.9974"
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      "159/469 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.0088 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "181/469 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.0088 - sparse_categorical_accuracy: 0.9976"
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      "203/469 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0093 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0082 - sparse_categorical_accuracy: 0.9979"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0083 - sparse_categorical_accuracy: 0.9978 - val_loss: 0.2636 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9805\n"
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      "Epoch 15/100\n"
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      "  1/469 [..............................] - ETA: 2s - loss: 9.0616e-07 - sparse_categorical_accuracy: 1.0000"
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      " 24/469 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.0047 - sparse_categorical_accuracy: 0.9990    "
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0138 - sparse_categorical_accuracy: 0.9966    "
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0066 - sparse_categorical_accuracy: 0.9976    "
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      "276/469 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0072 - sparse_categorical_accuracy: 0.9982"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0073 - sparse_categorical_accuracy: 0.9982 - val_loss: 0.3150 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9780\n"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0081 - sparse_categorical_accuracy: 0.9982    "
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      " 43/469 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0083 - sparse_categorical_accuracy: 0.9976"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0072 - sparse_categorical_accuracy: 0.9982 - val_loss: 0.3140 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9791\n"
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      " 23/469 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0084 - sparse_categorical_accuracy: 0.9980    "
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      "443/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0107 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0108 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975"
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      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0108 - sparse_categorical_accuracy: 0.9975 - val_loss: 0.3149 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9772\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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "469/469 [==============================] - 1s 3ms/step - loss: 0.0122 - sparse_categorical_accuracy: 0.9974 - val_loss: 0.3227 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9761\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "23"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# Limit the training time to 30 seconds.\n",
    "callback = LimitTrainingTime(30)\n",
    "history = model.fit(\n",
    "    ds_train,\n",
    "    epochs=100,\n",
    "    validation_data=ds_test,\n",
    "    callbacks=[callback]\n",
    ")\n",
    "len(history.history['loss'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "kro_lKyEu60-"
   },
   "source": [
    "## TensorFlow 2：使用自定义训练循环提前停止"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "g5LU0lebvuIk"
   },
   "source": [
    "在 TensorFlow 2 中，如果您不使用[内置 Keras 方法](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/train_and_evaluate)进行训练和评估，则可以在[自定义训练循环](https://tensorflow.google.cn/tutorials/customization/custom_training_walkthrough#training_loop)中实现提前停止。\n",
    "\n",
    "首先，使用 Keras API 定义另一个简单的模型、优化器、损失函数和指标："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:47:04.488450Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:47:04.487819Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:47:04.530226Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:47:04.529621Z"
    },
    "id": "oTGxr0PwAiQ4"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = tf.keras.models.Sequential([\n",
    "  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
    "  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n",
    "  tf.keras.layers.Dense(10)\n",
    "])\n",
    "\n",
    "optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.005)\n",
    "loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)\n",
    "\n",
    "train_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()\n",
    "train_loss_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalCrossentropy()\n",
    "val_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()\n",
    "val_loss_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalCrossentropy()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "zecsnqRxvy0Q"
   },
   "source": [
    "[使用 tf.GradientTape](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/writing_a_training_loop_from_scratch) 和 `@tf.function` 装饰器定义参数更新函数以[加快速度](https://tensorflow.google.cn/guide/function)："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:47:04.533534Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:47:04.533049Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:47:04.538211Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:47:04.537628Z"
    },
    "id": "s3w_55n0Ah7L"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "@tf.function\n",
    "def train_step(x, y):\n",
    "  with tf.GradientTape() as tape:\n",
    "      logits = model(x, training=True)\n",
    "      loss_value = loss_fn(y, logits)\n",
    "  grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights)\n",
    "  optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))\n",
    "  train_acc_metric.update_state(y, logits)\n",
    "  train_loss_metric.update_state(y, logits)\n",
    "  return loss_value\n",
    "\n",
    "@tf.function\n",
    "def test_step(x, y):\n",
    "  logits = model(x, training=False)\n",
    "  val_acc_metric.update_state(y, logits)\n",
    "  val_loss_metric.update_state(y, logits)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-ZKS9ePGwd9r"
   },
   "source": [
    "接下来，编写一个自定义训练循环，可以在其中手动实现提前停止规则。\n",
    "\n",
    "下面的示例显示了当验证损失在一定数量的周期内没有改进时如何停止训练："
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T20:47:04.541387Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T20:47:04.540781Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T20:47:11.935552Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T20:47:11.934770Z"
    },
    "id": "iZOzHqqSAkpK"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "Start of epoch 0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 0: 2.3400\n",
      "Seen so far: 128 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 200: 0.2146\n",
      "Seen so far: 25728 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 400: 0.2027\n",
      "Seen so far: 51328 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training acc over epoch: 0.9319\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Validation acc: 0.9621\n",
      "Time taken: 2.04s\n",
      "\n",
      "Start of epoch 1\n",
      "Training loss at step 0: 0.0858\n",
      "Seen so far: 128 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 200: 0.1738\n",
      "Seen so far: 25728 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 400: 0.1355\n",
      "Seen so far: 51328 samples\n",
      "Training acc over epoch: 0.9704\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Validation acc: 0.9697\n",
      "Time taken: 1.09s\n",
      "\n",
      "Start of epoch 2\n",
      "Training loss at step 0: 0.0521\n",
      "Seen so far: 128 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 200: 0.1280\n",
      "Seen so far: 25728 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 400: 0.0969\n",
      "Seen so far: 51328 samples\n",
      "Training acc over epoch: 0.9786\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Validation acc: 0.9715\n",
      "Time taken: 1.05s\n",
      "\n",
      "Start of epoch 3\n",
      "Training loss at step 0: 0.0667\n",
      "Seen so far: 128 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 200: 0.0836\n",
      "Seen so far: 25728 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 400: 0.0493\n",
      "Seen so far: 51328 samples\n",
      "Training acc over epoch: 0.9825\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Validation acc: 0.9669\n",
      "Time taken: 1.05s\n",
      "\n",
      "Start of epoch 4\n",
      "Training loss at step 0: 0.0226\n",
      "Seen so far: 128 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 200: 0.0580\n",
      "Seen so far: 25728 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 400: 0.0669\n",
      "Seen so far: 51328 samples\n",
      "Training acc over epoch: 0.9859\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Validation acc: 0.9689\n",
      "Time taken: 1.09s\n",
      "\n",
      "Start of epoch 5\n",
      "Training loss at step 0: 0.0274\n",
      "Seen so far: 128 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 200: 0.0540\n",
      "Seen so far: 25728 samples\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Training loss at step 400: 0.0745\n",
      "Seen so far: 51328 samples\n",
      "Training acc over epoch: 0.9880\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Validation acc: 0.9702\n",
      "Time taken: 1.06s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "epochs = 100\n",
    "patience = 5\n",
    "wait = 0\n",
    "best = 0\n",
    "\n",
    "for epoch in range(epochs):\n",
    "    print(\"\\nStart of epoch %d\" % (epoch,))\n",
    "    start_time = time.time()\n",
    "\n",
    "    for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(ds_train):\n",
    "      loss_value = train_step(x_batch_train, y_batch_train)\n",
    "      if step % 200 == 0:\n",
    "        print(\"Training loss at step %d: %.4f\" % (step, loss_value.numpy()))\n",
    "        print(\"Seen so far: %s samples\" % ((step + 1) * 128))        \n",
    "    train_acc = train_acc_metric.result()\n",
    "    train_loss = train_loss_metric.result()\n",
    "    train_acc_metric.reset_states()\n",
    "    train_loss_metric.reset_states()\n",
    "    print(\"Training acc over epoch: %.4f\" % (train_acc.numpy()))\n",
    "\n",
    "    for x_batch_val, y_batch_val in ds_test:\n",
    "      test_step(x_batch_val, y_batch_val)\n",
    "    val_acc = val_acc_metric.result()\n",
    "    val_loss = val_loss_metric.result()\n",
    "    val_acc_metric.reset_states()\n",
    "    val_loss_metric.reset_states()\n",
    "    print(\"Validation acc: %.4f\" % (float(val_acc),))\n",
    "    print(\"Time taken: %.2fs\" % (time.time() - start_time))\n",
    "\n",
    "    # The early stopping strategy: stop the training if `val_loss` does not\n",
    "    # decrease over a certain number of epochs.\n",
    "    wait += 1\n",
    "    if val_loss > best:\n",
    "      best = val_loss\n",
    "      wait = 0\n",
    "    if wait >= patience:\n",
    "      break"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "e85558980a4b"
   },
   "source": [
    "## 后续步骤\n",
    "\n",
    "- 在 [API 文档](https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/callbacks/EarlyStopping)中详细了解 Keras 内置提前停止回调 API。\n",
    "- 了解如何[编写自定义 Keras 回调](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/custom_callback)，包括[以最小损失提前停止](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/custom_callback/#early_stopping_at_minimum_loss)。\n",
    "- 了解[使用 Keras 内置方法进行训练和评估](https://tensorflow.google.cn/guide/keras/train_and_evaluate#using_callbacks)。\n",
    "- 在使用 `EarlyStopping` 回调的[过拟合和欠拟合](tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit)教程中探索常见的正则化技术。"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
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   "name": "early_stopping.ipynb",
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  },
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   },
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