{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "
" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "# Binary classification with PyMVA" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "application/javascript": [ "\n", "require(['notebook'],\n", " function() {\n", " IPython.CodeCell.config_defaults.highlight_modes['magic_text/x-c++src'] = {'reg':[/^%%cpp/]};\n", " console.log(\"JupyROOT - %%cpp magic configured\");\n", " }\n", ");\n" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Welcome to JupyROOT 6.09/01\n" ] } ], "source": [ "import ROOT" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "Using Theano backend.\n" ] } ], "source": [ "# Select Theano as backend for Keras\n", "from os import environ\n", "environ['KERAS_BACKEND'] = 'theano'\n", "\n", "# Set architecture of system (AVX instruction set is not supported on SWAN)\n", "environ['THEANO_FLAGS'] = 'gcc.cxxflags=-march=corei7'\n", "\n", "from keras.models import Sequential\n", "from keras.layers.core import Dense, Dropout\n", "from keras.optimizers import Adam" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Load data" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "DataSetInfo : [dataset_pymva] : Added class \"Signal\"\n", " : Add Tree TreeS of type Signal with 6000 events\n", "DataSetInfo : [dataset_pymva] : Added class \"Background\"\n", " : Add Tree TreeB of type Background with 6000 events\n", " : Dataset[dataset_pymva] : Class index : 0 name : Signal\n", " : Dataset[dataset_pymva] : Class index : 1 name : Background\n" ] } ], "source": [ "# Open file\n", "data = ROOT.TFile.Open('https://raw.githubusercontent.com/iml-wg/tmvatutorials/master/inputdata.root')\n", "\n", "# Get signal and background trees from file\n", "signal = data.Get('TreeS')\n", "background = data.Get('TreeB')\n", "\n", "# Add variables to dataloader\n", "dataloader = ROOT.TMVA.DataLoader('dataset_pymva')\n", "numVariables = len(signal.GetListOfBranches())\n", "for branch in signal.GetListOfBranches():\n", " dataloader.AddVariable(branch.GetName())\n", "\n", "# Add trees to dataloader\n", "dataloader.AddSignalTree(signal, 1.0)\n", "dataloader.AddBackgroundTree(background, 1.0)\n", "trainTestSplit = 0.8\n", "dataloader.PrepareTrainingAndTestTree(ROOT.TCut(''),\n", " 'TrainTestSplit_Signal={}:'.format(trainTestSplit)+\\\n", " 'TrainTestSplit_Background={}:'.format(trainTestSplit)+\\\n", " 'SplitMode=Random')" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Set up TMVA" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "collapsed": true }, "outputs": [], "source": [ "# Setup TMVA\n", "ROOT.TMVA.Tools.Instance()\n", "ROOT.TMVA.PyMethodBase.PyInitialize()\n", "\n", "outputFile = ROOT.TFile.Open('TMVAOutputPyMVA.root', 'RECREATE')\n", "factory = ROOT.TMVA.Factory('TMVAClassification', outputFile,\n", " '!V:!Silent:Color:DrawProgressBar:Transformations=I,G:'+\\\n", " 'AnalysisType=Classification')" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Define model for Keras" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "____________________________________________________________________________________________________\n", "Layer (type) Output Shape Param # Connected to \n", "====================================================================================================\n", "dense_1 (Dense) (None, 32) 160 dense_input_1[0][0] \n", "____________________________________________________________________________________________________\n", "dropout_1 (Dropout) (None, 32) 0 dense_1[0][0] \n", "____________________________________________________________________________________________________\n", "dense_2 (Dense) (None, 32) 1056 dropout_1[0][0] \n", "____________________________________________________________________________________________________\n", "dropout_2 (Dropout) (None, 32) 0 dense_2[0][0] \n", "____________________________________________________________________________________________________\n", "dense_3 (Dense) (None, 2) 66 dropout_2[0][0] \n", "====================================================================================================\n", "Total params: 1282\n", "____________________________________________________________________________________________________\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "WARNING (theano.gof.cmodule): WARNING: your Theano flags `gcc.cxxflags` specify an `-march=X` flags.\n", " It is better to let Theano/g++ find it automatically, but we don't do it now\n", "WARNING:theano.gof.cmodule:WARNING: your Theano flags `gcc.cxxflags` specify an `-march=X` flags.\n", " It is better to let Theano/g++ find it automatically, but we don't do it now\n" ] } ], "source": [ "# Define model\n", "model = Sequential()\n", "model.add(Dense(32, init='glorot_normal', activation='relu',\n", " input_dim=numVariables))\n", "model.add(Dropout(0.5))\n", "model.add(Dense(32, init='glorot_normal', activation='relu'))\n", "model.add(Dropout(0.5))\n", "model.add(Dense(2, init='glorot_uniform', activation='softmax'))\n", "\n", "# Set loss and optimizer\n", "model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(),\n", " metrics=['categorical_accuracy',])\n", "\n", "# Store model to file\n", "model.save('model.h5')\n", "\n", "# Print summary of model\n", "model.summary()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Book methods\n", "\n", "Just run the cells that contain the classifiers you want to try." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 6, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Factory : Booking method: \u001b[1mPyKeras\u001b[0m\n", " : \n", "PyKeras : [dataset_pymva] : Create Transformation \"G\" with events from all classes.\n", " : \n", " : Transformation, Variable selection : \n", " : Input : variable 'var1' <---> Output : variable 'var1'\n", " : Input : variable 'var2' <---> Output : variable 'var2'\n", " : Input : variable 'var3' <---> Output : variable 'var3'\n", " : Input : variable 'var4' <---> Output : variable 'var4'\n", " : Load model from file: model.h5\n" ] } ], "source": [ "# Keras interface with previously defined model\n", "factory.BookMethod(dataloader, ROOT.TMVA.Types.kPyKeras, 'PyKeras',\n", " 'H:!V:VarTransform=G:FilenameModel=model.h5:'+\\\n", " 'NumEpochs=10:BatchSize=32:'+\\\n", " 'TriesEarlyStopping=3')" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 7, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Factory : Booking method: \u001b[1mGTB\u001b[0m\n", " : \n", "DataSetFactory : [dataset_pymva] : Number of events in input trees\n", " : \n", " : \n", " : Dataset[dataset_pymva] : Weight renormalisation mode: \"EqualNumEvents\": renormalises all event classes ...\n", " : Dataset[dataset_pymva] : such that the effective (weighted) number of events in each class is the same \n", " : Dataset[dataset_pymva] : (and equals the number of events (entries) given for class=0 )\n", " : Dataset[dataset_pymva] : ... i.e. such that Sum[i=1..N_j]{w_i} = N_classA, j=classA, classB, ...\n", " : Dataset[dataset_pymva] : ... (note that N_j is the sum of TRAINING events\n", " : Dataset[dataset_pymva] : ..... Testing events are not renormalised nor included in the renormalisation factor!)\n", " : Number of training and testing events\n", " : ---------------------------------------------------------------------------\n", " : Signal -- training events : 4800\n", " : Signal -- testing events : 1200\n", " : Signal -- training and testing events: 6000\n", " : Background -- training events : 4800\n", " : Background -- testing events : 1200\n", " : Background -- training and testing events: 6000\n", " : \n", "DataSetInfo : Correlation matrix (Signal):\n", " : ----------------------------------------\n", " : var1 var2 var3 var4\n", " : var1: +1.000 +0.379 +0.585 +0.813\n", " : var2: +0.379 +1.000 +0.691 +0.727\n", " : var3: +0.585 +0.691 +1.000 +0.848\n", " : var4: +0.813 +0.727 +0.848 +1.000\n", " : ----------------------------------------\n", "DataSetInfo : Correlation matrix (Background):\n", " : ----------------------------------------\n", " : var1 var2 var3 var4\n", " : var1: +1.000 +0.852 +0.914 +0.964\n", " : var2: +0.852 +1.000 +0.925 +0.935\n", " : var3: +0.914 +0.925 +1.000 +0.970\n", " : var4: +0.964 +0.935 +0.970 +1.000\n", " : ----------------------------------------\n", "DataSetFactory : [dataset_pymva] : \n", " : \n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/cvmfs/sft-nightlies.cern.ch/lcg/views/dev3/Sat/x86_64-slc6-gcc49-opt/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:4: DeprecationWarning: PyArray_FromDims: use PyArray_SimpleNew.\n", "/cvmfs/sft-nightlies.cern.ch/lcg/views/dev3/Sat/x86_64-slc6-gcc49-opt/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:4: DeprecationWarning: PyArray_FromDimsAndDataAndDescr: use PyArray_NewFromDescr.\n" ] } ], "source": [ "# Gradient tree boosting from scikit-learn package\n", "factory.BookMethod(dataloader, ROOT.TMVA.Types.kPyGTB, 'GTB',\n", " 'H:!V:VarTransform=None:'+\\\n", " 'NEstimators=100:LearningRate=0.1:MaxDepth=3')" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Run training, testing and evaluation" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Factory : \u001b[1mTrain all methods\u001b[0m\n", "Factory : [dataset_pymva] : Create Transformation \"I\" with events from all classes.\n", " : \n", " : Transformation, Variable selection : \n", " : Input : variable 'var1' <---> Output : variable 'var1'\n", " : Input : variable 'var2' <---> Output : variable 'var2'\n", " : Input : variable 'var3' <---> Output : variable 'var3'\n", " : Input : variable 'var4' <---> Output : variable 'var4'\n", "Factory : [dataset_pymva] : Create Transformation \"G\" with events from all classes.\n", " : \n", " : Transformation, Variable selection : \n", " : Input : variable 'var1' <---> Output : variable 'var1'\n", " : Input : variable 'var2' <---> Output : variable 'var2'\n", " : Input : variable 'var3' <---> Output : variable 'var3'\n", " : Input : variable 'var4' <---> Output : variable 'var4'\n", " : Preparing the Gaussian transformation...\n", "TFHandler_Factory : Variable Mean RMS [ Min Max ]\n", " : -----------------------------------------------------------\n", " : var1: 0.0065519 0.99843 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : var2: 0.0068699 1.0010 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : var3: 0.0067702 1.0001 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : var4: 0.0066114 0.99911 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : -----------------------------------------------------------\n", " : Ranking input variables (method unspecific)...\n", "Id_GaussTransformation : Ranking result (top variable is best ranked)\n", " : -----------------------------\n", " : Rank : Variable : Separation\n", " : -----------------------------\n", " : 1 : var4 : 3.445e-01\n", " : 2 : var3 : 2.750e-01\n", " : 3 : var1 : 2.670e-01\n", " : 4 : var2 : 2.116e-01\n", " : -----------------------------\n", "Factory : Train method: PyKeras for Classification\n", " : \n", " : \n", " : \u001b[1m================================================================\u001b[0m\n", " : \u001b[1mH e l p f o r M V A m e t h o d [ PyKeras ] :\u001b[0m\n", " : \n", " : Keras is a high-level API for the Theano and Tensorflow packages.\n", " : This method wraps the training and predictions steps of the Keras\n", " : Python package for TMVA, so that dataloading, preprocessing and\n", " : evaluation can be done within the TMVA system. To use this Keras\n", " : interface, you have to generate a model with Keras first. Then,\n", " : this model can be loaded and trained in TMVA.\n", " : \n", " : \n", " : \n", " : \u001b[1m================================================================\u001b[0m\n", " : \n", " : Preparing the Gaussian transformation...\n", "TFHandler_PyKeras : Variable Mean RMS [ Min Max ]\n", " : -----------------------------------------------------------\n", " : var1: 0.0065519 0.99843 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : var2: 0.0068699 1.0010 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : var3: 0.0067702 1.0001 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : var4: 0.0066114 0.99911 [ -3.1728 5.7307 ]\n", " : -----------------------------------------------------------\n", " : Option SaveBestOnly: Only model weights with smallest validation loss will be stored\n", " : Option TriesEarlyStopping: Training will stop after 3 number of epochs with no improvement of validation loss\n", "Train on 9600 samples, validate on 2400 samples\n", "Epoch 1/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.6905 - categorical_accuracy: 0.5000\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 288/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.7063 - categorical_accuracy: 0.4826\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 544/9600 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.7099 - categorical_accuracy: 0.4688\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 832/9600 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.6988 - categorical_accuracy: 0.4820\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1120/9600 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.6891 - categorical_accuracy: 0.5018\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1440/9600 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.6737 - categorical_accuracy: 0.5285\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1760/9600 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.6714 - categorical_accuracy: 0.5392\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "2112/9600 [=====>........................] - ETA: 0s - loss: 0.6642 - categorical_accuracy: 0.5497\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "2464/9600 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.6625 - categorical_accuracy: 0.5544\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "2848/9600 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.6587 - categorical_accuracy: 0.5558\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3232/9600 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.6561 - categorical_accuracy: 0.5625\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3616/9600 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.6538 - categorical_accuracy: 0.5741\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4000/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.6488 - categorical_accuracy: 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0.7363\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3744/9600 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.5358 - categorical_accuracy: 0.7350\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4128/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.5314 - categorical_accuracy: 0.7364\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4512/9600 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.5311 - categorical_accuracy: 0.7369\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4896/9600 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.5307 - categorical_accuracy: 0.7355\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "5280/9600 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.5276 - categorical_accuracy: 0.7369\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "5664/9600 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.5252 - categorical_accuracy: 0.7401\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "6048/9600 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.5215 - categorical_accuracy: 0.7434\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "6432/9600 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.5220 - categorical_accuracy: 0.7447\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "6816/9600 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.5211 - categorical_accuracy: 0.7444\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "7200/9600 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.5214 - categorical_accuracy: 0.7426\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "7584/9600 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.5187 - categorical_accuracy: 0.7447\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "7968/9600 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.5164 - categorical_accuracy: 0.7454\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "8352/9600 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.5160 - categorical_accuracy: 0.7460\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "8736/9600 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.5157 - categorical_accuracy: 0.7461\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9120/9600 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.5129 - categorical_accuracy: 0.7485\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9504/9600 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.5125 - categorical_accuracy: 0.7488Epoch 00001: val_loss improved from 0.53422 to 0.43809, saving model to dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.5119 - categorical_accuracy: 0.7492 - val_loss: 0.4381 - val_categorical_accuracy: 0.7975\n", "Epoch 3/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4450 - categorical_accuracy: 0.7812\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 256/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4997 - categorical_accuracy: 0.7461\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 480/9600 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.4868 - categorical_accuracy: 0.7500\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 736/9600 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.4805 - categorical_accuracy: 0.7432\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 992/9600 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.4888 - categorical_accuracy: 0.7389\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1280/9600 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.4874 - categorical_accuracy: 0.7453\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1568/9600 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.4897 - categorical_accuracy: 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0.7570\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "2912/9600 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.4908 - categorical_accuracy: 0.7552\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3296/9600 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.4893 - categorical_accuracy: 0.7549\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3680/9600 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.4859 - categorical_accuracy: 0.7568\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4064/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.4841 - categorical_accuracy: 0.7589\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4448/9600 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4830 - categorical_accuracy: 0.7592\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4832/9600 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.4849 - categorical_accuracy: 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dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.4688 - categorical_accuracy: 0.7732 - val_loss: 0.4012 - val_categorical_accuracy: 0.8125\n", "Epoch 4/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3780 - categorical_accuracy: 0.8438\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 352/9600 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.4556 - categorical_accuracy: 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0.7874\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4128/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.4500 - categorical_accuracy: 0.7868\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4512/9600 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.4472 - categorical_accuracy: 0.7888\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4896/9600 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.4482 - categorical_accuracy: 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dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.4401 - categorical_accuracy: 0.7946 - val_loss: 0.3767 - val_categorical_accuracy: 0.8421\n", "Epoch 5/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4335 - categorical_accuracy: 0.7812\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 320/9600 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.4073 - categorical_accuracy: 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0.8027\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "2720/9600 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.4060 - categorical_accuracy: 0.8037\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3104/9600 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.4090 - categorical_accuracy: 0.8038\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3488/9600 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.4123 - categorical_accuracy: 0.8013\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3872/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.4131 - categorical_accuracy: 0.8011\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4256/9600 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4174 - categorical_accuracy: 0.7979\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4640/9600 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.4233 - categorical_accuracy: 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0.7990\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "6176/9600 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.4212 - categorical_accuracy: 0.7983\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "6560/9600 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.4214 - categorical_accuracy: 0.7989\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "6944/9600 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.4207 - categorical_accuracy: 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dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.4237 - categorical_accuracy: 0.8004 - val_loss: 0.3741 - val_categorical_accuracy: 0.8433\n", "Epoch 6/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4064 - categorical_accuracy: 0.7500\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 288/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3817 - categorical_accuracy: 0.8333\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 544/9600 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.3924 - categorical_accuracy: 0.8235\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 800/9600 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.3906 - categorical_accuracy: 0.8337\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1088/9600 [==>...........................] - ETA: 0s - loss: 0.3827 - categorical_accuracy: 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0.8195\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3520/9600 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.3991 - categorical_accuracy: 0.8168\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3904/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.3988 - categorical_accuracy: 0.8181\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4288/9600 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4036 - categorical_accuracy: 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0.8162\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3872/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.4115 - categorical_accuracy: 0.8151\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4256/9600 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4054 - categorical_accuracy: 0.8184\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "4640/9600 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.4077 - categorical_accuracy: 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dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.4001 - categorical_accuracy: 0.8206 - val_loss: 0.3459 - val_categorical_accuracy: 0.8471\n", "Epoch 8/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.1671 - categorical_accuracy: 1.0000\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 256/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3897 - categorical_accuracy: 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0.8297\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3136/9600 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.3974 - categorical_accuracy: 0.8268\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3520/9600 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.4020 - categorical_accuracy: 0.8239\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "3904/9600 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.3973 - categorical_accuracy: 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0.8306\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "8896/9600 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.3889 - categorical_accuracy: 0.8291\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9280/9600 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3886 - categorical_accuracy: 0.8292Epoch 00007: val_loss improved from 0.34590 to 0.34174, saving model to dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.3882 - categorical_accuracy: 0.8297 - val_loss: 0.3417 - val_categorical_accuracy: 0.8483\n", "Epoch 9/10\n", "\r", " 32/9600 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3155 - categorical_accuracy: 0.8750\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 352/9600 [>.............................] - ETA: 0s - loss: 0.4004 - categorical_accuracy: 0.8210\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 672/9600 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.3756 - categorical_accuracy: 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0.3880 - categorical_accuracy: 0.8252\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1568/9600 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.3825 - categorical_accuracy: 0.8304\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "1952/9600 [=====>........................] - ETA: 0s - loss: 0.3879 - categorical_accuracy: 0.8243\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", "2336/9600 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.3863 - categorical_accuracy: 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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\r", "9600/9600 [==============================] - 0s - loss: 0.3846 - categorical_accuracy: 0.8276 - val_loss: 0.3449 - val_categorical_accuracy: 0.8462\n", " : Elapsed time for training with 9600 events: 13.3 sec \n", " : Creating xml weight file: \u001b[0;36mdataset_pymva/weights/TMVAClassification_PyKeras.weights.xml\u001b[0m\n", " : Creating standalone class: \u001b[0;36mdataset_pymva/weights/TMVAClassification_PyKeras.class.C\u001b[0m\n", "Factory : Training finished\n", " : \n", "Factory : Train method: GTB for Classification\n", " : \n", " : \n", " : \u001b[1m================================================================\u001b[0m\n", " : \u001b[1mH e l p f o r M V A m e t h o d [ GTB ] :\u001b[0m\n", " : \n", " : \u001b[1m--- Short description:\u001b[0m\n", " : \n", " : Decision Trees and Rule-Based Models \n", " : \n", " : \u001b[1m--- Performance optimisation:\u001b[0m\n", " : \n", " : \n", " : \u001b[1m--- Performance tuning via configuration options:\u001b[0m\n", " : \n", " : \n", " : \n", " : \n", " : \u001b[1m================================================================\u001b[0m\n", " : \n", "('deviance', 0.1, 100, 1.0, 2, 1, 0.0, 3, None, None, None, 0, None, 0)\n", "GradientBoostingClassifier(init=None, learning_rate=0.1, loss='deviance',\n", " max_depth=3, max_features=None, max_leaf_nodes=None,\n", " min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,\n", " min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=100,\n", " presort='auto', random_state=None, subsample=1.0, verbose=0,\n", " warm_start=0)\n", " : \n", " : \u001b[1m--- Saving State File In:\u001b[0mdataset_pymva/weights/PyGTBModel.PyData\n", " : \n", " : Elapsed time for training with 9600 events: 1.11 sec \n", " : Dataset[dataset_pymva] : Evaluation of GTB on training sample (9600 events)\n", " : Dataset[dataset_pymva] : Elapsed time for evaluation of 9600 events: 0.0345 sec \n", " : Creating xml weight file: \u001b[0;36mdataset_pymva/weights/TMVAClassification_GTB.weights.xml\u001b[0m\n", " : Creating standalone class: \u001b[0;36mdataset_pymva/weights/TMVAClassification_GTB.class.C\u001b[0m\n", "Factory : Training finished\n", " : \n", " : Ranking input variables (method specific)...\n", " : No variable ranking supplied by classifier: PyKeras\n", " : No variable ranking supplied by classifier: GTB\n", "Factory : === Destroy and recreate all methods via weight files for testing ===\n", " : \n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/cvmfs/sft-nightlies.cern.ch/lcg/views/dev3/Sat/x86_64-slc6-gcc49-opt/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:1: DeprecationWarning: PyArray_FromDims: use PyArray_SimpleNew.\n", " if __name__ == '__main__':\n", "/cvmfs/sft-nightlies.cern.ch/lcg/views/dev3/Sat/x86_64-slc6-gcc49-opt/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:1: DeprecationWarning: PyArray_FromDimsAndDataAndDescr: use PyArray_NewFromDescr.\n", " if __name__ == '__main__':\n" ] } ], "source": [ "factory.TrainAllMethods()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Factory : \u001b[1mTest all methods\u001b[0m\n", "Factory : Test method: PyKeras for Classification performance\n", " : \n", " : Load model from file: dataset_pymva/weights/TrainedModel_PyKeras.h5\n", "Factory : Test method: GTB for Classification performance\n", " : \n", " : \n", " : \u001b[1m--- Loading State File From:\u001b[0mdataset_pymva/weights/PyGTBModel.PyData\n", " : \n", " : Dataset[dataset_pymva] : Evaluation of GTB on testing sample (2400 events)\n", " : Dataset[dataset_pymva] : Elapsed time for evaluation of 2400 events: 0.00952 sec \n" ] }, { "name": 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