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      "Using TensorFlow backend.\n"
     ]
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    "import numpy as np\n",
    "from keras.datasets import cifar10\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten\n",
    "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D\n",
    "from keras.optimizers import SGD\n",
    "from keras.utils import np_utils"
   ]
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       "'2.0.5'"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import keras\n",
    "keras.__version__"
   ]
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   },
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    "np.random.seed(42)"
   ]
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   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
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   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz\n",
      "170475520/170498071 [============================>.] - ETA: 0s   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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Размер мини-выборки\n",
    "batch_size = 32\n",
    "# Количество классов изображений\n",
    "nb_classes = 10\n",
    "# Количество эпох для обучения\n",
    "num_epochs = 25\n",
    "# Размер изображений\n",
    "img_rows, img_cols = 32, 32\n",
    "# Количество каналов в изображении: RGB\n",
    "img_channels = 3"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Нормализация данных\n",
    "X_train = X_train.astype('float32')\n",
    "X_test = X_test.astype('float32')\n",
    "X_train /= 255\n",
    "X_test /= 255\n",
    "\n",
    "# Преобразуем метки в категории\n",
    "y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)\n",
    "y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Создаем последовательную модель\n",
    "model = Sequential()\n",
    "# Первый сверточный слой\n",
    "model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',\n",
    "                        input_shape=(32, 32, 3), activation='relu'))\n",
    "# Второй сверточный слой\n",
    "model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))\n",
    "# Первый слой подвыборки\n",
    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",
    "# Слой регуляризации Dropout\n",
    "model.add(Dropout(0.25))\n",
    "\n",
    "# Третий сверточный слой\n",
    "model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'))\n",
    "# Четвертый сверточный слой\n",
    "model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))\n",
    "# Второй слой подвыборки\n",
    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",
    "# Слой регуляризации Dropout\n",
    "model.add(Dropout(0.25))\n",
    "# Слой преобразования данных из 2D представления в плоское\n",
    "model.add(Flatten())\n",
    "# Полносвязный слой для классификации\n",
    "model.add(Dense(512, activation='relu'))\n",
    "# Слой регуляризации Dropout\n",
    "model.add(Dropout(0.5))\n",
    "# Выходной полносвязный слой\n",
    "model.add(Dense(nb_classes, activation='softmax'))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.compile(loss='categorical_crossentropy',\n",
    "              optimizer=sgd,\n",
    "              metrics=['accuracy'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from keras.callbacks import EarlyStopping  \n",
    "early_stopping = EarlyStopping(monitor='loss')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from keras.callbacks import TensorBoard  \n",
    "tensorboard = TensorBoard(log_dir='../logs/', write_graph=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train on 45000 samples, validate on 5000 samples\n",
      "Epoch 1/25\n",
      "186s - loss: 1.6817 - acc: 0.3863 - val_loss: 1.2919 - val_acc: 0.5244\n",
      "Epoch 2/25\n",
      "190s - loss: 1.2907 - acc: 0.5369 - val_loss: 1.0549 - val_acc: 0.6302\n",
      "Epoch 3/25\n",
      "187s - loss: 1.1104 - acc: 0.6044 - val_loss: 0.9113 - val_acc: 0.6802\n",
      "Epoch 4/25\n",
      "181s - loss: 0.9996 - acc: 0.6460 - val_loss: 0.8370 - val_acc: 0.7126\n",
      "Epoch 5/25\n",
      "187s - loss: 0.9135 - acc: 0.6783 - val_loss: 0.7974 - val_acc: 0.7258\n",
      "Epoch 6/25\n",
      "190s - loss: 0.8592 - acc: 0.7000 - val_loss: 0.7935 - val_acc: 0.7272\n",
      "Epoch 7/25\n",
      "187s - loss: 0.8066 - acc: 0.7155 - val_loss: 0.7299 - val_acc: 0.7538\n",
      "Epoch 8/25\n",
      "187s - loss: 0.7678 - acc: 0.7306 - val_loss: 0.7629 - val_acc: 0.7398\n",
      "Epoch 9/25\n",
      "180s - loss: 0.7349 - acc: 0.7421 - val_loss: 0.7220 - val_acc: 0.7516\n",
      "Epoch 10/25\n",
      "187s - loss: 0.7092 - acc: 0.7503 - val_loss: 0.7223 - val_acc: 0.7548\n",
      "Epoch 11/25\n",
      "186s - loss: 0.6891 - acc: 0.7573 - val_loss: 0.7220 - val_acc: 0.7512\n",
      "Epoch 12/25\n",
      "181s - loss: 0.6643 - acc: 0.7653 - val_loss: 0.6828 - val_acc: 0.7708\n",
      "Epoch 13/25\n",
      "186s - loss: 0.6438 - acc: 0.7764 - val_loss: 0.7645 - val_acc: 0.7454\n",
      "Epoch 14/25\n",
      "182s - loss: 0.6295 - acc: 0.7793 - val_loss: 0.6794 - val_acc: 0.7662\n",
      "Epoch 15/25\n",
      "184s - loss: 0.6142 - acc: 0.7858 - val_loss: 0.7221 - val_acc: 0.7634\n",
      "Epoch 16/25\n",
      "185s - loss: 0.6121 - acc: 0.7865 - val_loss: 0.7092 - val_acc: 0.7620\n",
      "Epoch 17/25\n",
      "182s - loss: 0.5958 - acc: 0.7943 - val_loss: 0.7016 - val_acc: 0.7624\n",
      "Epoch 18/25\n",
      "190s - loss: 0.5815 - acc: 0.7978 - val_loss: 0.7340 - val_acc: 0.7546\n",
      "Epoch 19/25\n",
      "188s - loss: 0.5724 - acc: 0.8005 - val_loss: 0.6546 - val_acc: 0.7826\n",
      "Epoch 20/25\n",
      "183s - loss: 0.5694 - acc: 0.8015 - val_loss: 0.6828 - val_acc: 0.7786\n",
      "Epoch 21/25\n",
      "193s - loss: 0.5579 - acc: 0.8078 - val_loss: 0.6692 - val_acc: 0.7770\n",
      "Epoch 22/25\n",
      "185s - loss: 0.5540 - acc: 0.8085 - val_loss: 0.6567 - val_acc: 0.7852\n",
      "Epoch 23/25\n",
      "190s - loss: 0.5465 - acc: 0.8101 - val_loss: 0.7125 - val_acc: 0.7760\n",
      "Epoch 24/25\n",
      "181s - loss: 0.5364 - acc: 0.8152 - val_loss: 0.7574 - val_acc: 0.7554\n",
      "Epoch 25/25\n",
      "176s - loss: 0.5310 - acc: 0.8172 - val_loss: 0.6811 - val_acc: 0.7726\n",
      "CPU times: user 9h 33min 52s, sys: 2h 36min 25s, total: 12h 10min 17s\n",
      "Wall time: 1h 17min 29s\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<keras.callbacks.History at 0x7ff4d33a5290>"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "%%time\n",
    "model.fit(X_train, y_train,\n",
    "          batch_size=batch_size,\n",
    "          epochs=num_epochs,\n",
    "          validation_split=0.1,\n",
    "          shuffle=True,\n",
    "          callbacks=[early_stopping, tensorboard],\n",
    "          verbose=2)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model_json = model.to_json()\n",
    "with open(\"cifar_cnn_model.json\", \"w\") as json_file:\n",
    "    json_file.write(model_json)\n",
    "model.save_weights(\"cifar_cnn_model.h5\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Доля верных ответов на тестовых данных: 75.89%\n",
      "CPU times: user 1min 22s, sys: 19.3 s, total: 1min 42s\n",
      "Wall time: 16.3 s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%time\n",
    "scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)\n",
    "print(\"Доля верных ответов на тестовых данных: %.2f%%\" % (scores[1]*100))"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python [conda root]",
   "language": "python",
   "name": "conda-root-py"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.13"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}