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{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "from eeg_learn_functions import *"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<style>.container { width:100% !important; }</style>"
      ],
      "text/plain": [
       "<IPython.core.display.HTML object>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "import scipy.stats as scs\n",
    "import re\n",
    "from numpy import genfromtxt\n",
    "\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "plt.style.use('ggplot')\n",
    "from IPython.core.display import display, HTML\n",
    "display(HTML(\"<style>.container { width:100% !important; }</style>\"))\n",
    "plt.rcParams[\"figure.figsize\"] = (12,12)\n",
    "pd.options.display.max_columns = None\n",
    "pd.options.display.precision = 4"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Brainwave Frequencies:\n",
    "Gamma, 30 to 50 Hz.  \n",
    "Beta, 14 to 30 Hz.  \n",
    "Alpha, 8 to 14 Hz.  \n",
    "Theta, 4 to 8 Hz.  \n",
    "Delta, 0.1 to 4 Hz.  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Changing Bin Size: \n",
    "https://stackoverflow.com/questions/25735153/plotting-a-fast-fourier-transform-in-python  \n",
    "(Search for 'bin')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "An EEG processing library:  \n",
    "https://github.com/pbashivan/EEGLearn"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "theta = (4,8)\n",
    "alpha = (8,12)\n",
    "beta = (12,40)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_fft(snippet):\n",
    "    Fs = 128.0;  # sampling rate\n",
    "    #Ts = len(snippet)/Fs/Fs; # sampling interval\n",
    "    snippet_time = len(snippet)/Fs\n",
    "    Ts = 1.0/Fs; # sampling interval\n",
    "    t = np.arange(0,snippet_time,Ts) # time vector\n",
    "\n",
    "    # ff = 5;   # frequency of the signal\n",
    "    # y = np.sin(2*np.pi*ff*t)\n",
    "    y = snippet\n",
    "#     print('Ts: ',Ts)\n",
    "#     print(t)\n",
    "#     print(y.shape)\n",
    "    n = len(y) # length of the signal\n",
    "    k = np.arange(n)\n",
    "    T = n/Fs\n",
    "    frq = k/T # two sides frequency range\n",
    "    frq = frq[range(n//2)] # one side frequency range\n",
    "\n",
    "    Y = np.fft.fft(y)/n # fft computing and normalization\n",
    "    Y = Y[range(n//2)]\n",
    "    #Added in: (To remove bias.)\n",
    "    #Y[0] = 0\n",
    "    return frq,abs(Y)\n",
    "#f,Y = get_fft(np.hanning(len(snippet))*snippet)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def theta_alpha_beta_averages(f,Y):\n",
    "    theta_range = (4,8)\n",
    "    alpha_range = (8,12)\n",
    "    beta_range = (12,40)\n",
    "    theta = Y[(f>theta_range[0]) & (f<=theta_range[1])].mean()\n",
    "    alpha = Y[(f>alpha_range[0]) & (f<=alpha_range[1])].mean()\n",
    "    beta = Y[(f>beta_range[0]) & (f<=beta_range[1])].mean()\n",
    "    return theta, alpha, beta"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def make_steps(samples,frame_duration,overlap):\n",
    "    '''\n",
    "    in:\n",
    "    samples - number of samples in the session\n",
    "    frame_duration - frame duration in seconds \n",
    "    overlap - float fraction of frame to overlap in range (0,1)\n",
    "    \n",
    "    out: list of tuple ranges\n",
    "    '''\n",
    "    #steps = np.arange(0,len(df),frame_length)\n",
    "    Fs = 128\n",
    "    i = 0\n",
    "    intervals = []\n",
    "    samples_per_frame = Fs * frame_duration\n",
    "    while i+samples_per_frame <= samples:\n",
    "        intervals.append((i,i+samples_per_frame))\n",
    "        i = i + samples_per_frame - int(samples_per_frame*overlap)\n",
    "    return intervals"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def make_frames(df,frame_duration):\n",
    "    '''\n",
    "    in: dataframe or array with all channels, frame duration in seconds\n",
    "    out: array of theta, alpha, beta averages for each probe for each time step\n",
    "        shape: (n-frames,m-probes,k-brainwave bands)\n",
    "    '''\n",
    "    Fs = 128.0\n",
    "    frame_length = Fs*frame_duration\n",
    "    frames = []\n",
    "    steps = make_steps(len(df),frame_duration,overlap)\n",
    "    for i,_ in enumerate(steps):\n",
    "        frame = []\n",
    "        if i == 0:\n",
    "            continue\n",
    "        else:\n",
    "            for channel in df.columns:\n",
    "                snippet = np.array(df.loc[steps[i][0]:steps[i][1],int(channel)])\n",
    "                f,Y =  get_fft(snippet)\n",
    "                theta, alpha, beta = theta_alpha_beta_averages(f,Y)\n",
    "                frame.append([theta, alpha, beta])\n",
    "            \n",
    "        frames.append(frame)\n",
    "    return np.array(frames)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "locs_2d = [(-2.0,4.0),\n",
    "           (2.0,4.0),\n",
    "           (-1.0,3.0),\n",
    "           (1.0,3.0),\n",
    "           (-3.0,3.0),\n",
    "           (3.0,3.0),\n",
    "           (-2.0,2.0),\n",
    "           (2.0,2.0),\n",
    "           (-2.0,-2.0),\n",
    "           (2.0,-2.0),\n",
    "           (-4.0,1.0),\n",
    "           (4.0,1.0),\n",
    "           (-1.0,-3.0),\n",
    "           (1.0,-3.0)]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def make_data_pipeline(file_names,labels,image_size,frame_duration,overlap):\n",
    "    '''\n",
    "    IN: \n",
    "    file_names - list of strings for each input file (one for each subject)\n",
    "    labels - list of labels for each\n",
    "    image_size - int size of output images in form (x, x)\n",
    "    frame_duration - time length of each frame (seconds)\n",
    "    overlap - float fraction of frame to overlap in range (0,1)\n",
    "    \n",
    "    OUT:\n",
    "    X: np array of frames (unshuffled)\n",
    "    y: np array of label for each frame (1 or 0)\n",
    "    '''\n",
    "    ##################################\n",
    "    ###Still need to do the overlap###!!!\n",
    "    ##################################\n",
    "    \n",
    "    Fs = 128.0   #sampling rate\n",
    "    frame_length = Fs * frame_duration\n",
    "    \n",
    "    print('Generating training data...')\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    for i, file in enumerate(file_names):\n",
    "        print ('Processing session: ',file, '. (',i+1,' of ',len(file_names),')')\n",
    "        data = genfromtxt(file, delimiter=',').T\n",
    "        df = pd.DataFrame(data)\n",
    "        \n",
    "        X_0 = make_frames(df,frame_duration)\n",
    "        #steps = np.arange(0,len(df),frame_length)\n",
    "        X_1 = X_0.reshape(len(X_0),14*3)\n",
    "        \n",
    "        images = gen_images(np.array(locs_2d),X_1, image_size, normalize=False)\n",
    "        images = np.swapaxes(images, 1, 3) \n",
    "        print(len(images), ' frames generated with label ', labels[i], '.')\n",
    "        print('\\n')\n",
    "        if i == 0:\n",
    "            X = images\n",
    "            y = np.ones(len(images))*labels[0]\n",
    "        else:\n",
    "            X = np.concatenate((X,images),axis = 0)\n",
    "            y = np.concatenate((y,np.ones(len(images))*labels[i]),axis = 0)\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "    return X,np.array(y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Generating training data...\n",
      "Processing session:  data/ML101_KS.csv . ( 1  of  16 )\n",
      "234  frames generated with label  1 .234Interpolating 126/234\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML101_US.csv . ( 2  of  16 )\n",
      "224  frames generated with label  0 .224Interpolating 139/224Interpolating 209/224\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML102_KS.csv . ( 3  of  16 )\n",
      "222  frames generated with label  1 .222Interpolating 104/222Interpolating 155/222Interpolating 221/222\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML102_US.csv . ( 4  of  16 )\n",
      "218  frames generated with label  0 .218Interpolating 135/218Interpolating 195/218\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML103_KS.csv . ( 5  of  16 )\n",
      "226  frames generated with label  1 .226Interpolating 123/226Interpolating 170/226\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML103_US.csv . ( 6  of  16 )\n",
      "208  frames generated with label  0 .208Interpolating 146/208\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML104_KS.csv . ( 7  of  16 )\n",
      "202  frames generated with label  1 .202Interpolating 124/202Interpolating 198/202\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML104_US.csv . ( 8  of  16 )\n",
      "204  frames generated with label  0 .204Interpolating 138/204\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML105_KS.csv . ( 9  of  16 )\n",
      "214  frames generated with label  1 .214Interpolating 149/214\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML105_US.csv . ( 10  of  16 )\n",
      "226  frames generated with label  0 .226Interpolating 141/226Interpolating 212/226\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML106_KS.csv . ( 11  of  16 )\n",
      "230  frames generated with label  1 .230Interpolating 141/230Interpolating 184/230\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML106_US.csv . ( 12  of  16 )\n",
      "278  frames generated with label  0 .278Interpolating 147/278\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML107_KS.csv . ( 13  of  16 )\n",
      "246  frames generated with label  1 .246Interpolating 140/246Interpolating 210/246\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML107_US.csv . ( 14  of  16 )\n",
      "236  frames generated with label  0 .236Interpolating 127/236Interpolating 187/236\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML108_KS.csv . ( 15  of  16 )\n",
      "240  frames generated with label  1 .240Interpolating 148/240Interpolating 204/240\n",
      "\n",
      "\n",
      "Processing session:  data/ML108_US.csv . ( 16  of  16 )\n",
      "234  frames generated with label  0 .234Interpolating 228/234\n",
      "\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "file_names = ['data/ML101_KS.csv',\n",
    "              'data/ML101_US.csv',\n",
    "              'data/ML102_KS.csv',\n",
    "              'data/ML102_US.csv',\n",
    "              'data/ML103_KS.csv',\n",
    "              'data/ML103_US.csv',\n",
    "              'data/ML104_KS.csv',\n",
    "              'data/ML104_US.csv',\n",
    "              'data/ML105_KS.csv',\n",
    "              'data/ML105_US.csv',\n",
    "              'data/ML106_KS.csv',\n",
    "              'data/ML106_US.csv',\n",
    "              'data/ML107_KS.csv',\n",
    "              'data/ML107_US.csv',\n",
    "              'data/ML108_KS.csv',\n",
    "              'data/ML108_US.csv']\n",
    "labels = [1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0]\n",
    "image_size = 28\n",
    "frame_duration = 1.0\n",
    "overlap = 0.5\n",
    "X, y = make_data_pipeline(file_names,labels,image_size,frame_duration,overlap)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(3642, 28, 28, 3)"
      ]
     },
     "execution_count": 11,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "X.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(3642,)"
      ]
     },
     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "y.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<matplotlib.image.AxesImage at 0x1113d9438>"
      ]
     },
     "execution_count": 13,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
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      "image/png": 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    "x_test = x_test.astype('float32')\n",
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    "#x_test /= 255\n",
    "print('x_train shape:', x_train.shape)\n",
    "print(x_train.shape[0], 'train samples')\n",
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      "Epoch 1/200\n",
      "2913/2913 [==============================] - 8s - loss: 0.6951 - acc: 0.5129 - val_loss: 0.6891 - val_acc: 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      "Epoch 2/200\n",
      "2913/2913 [==============================] - 7s - loss: 0.6850 - acc: 0.5170 - val_loss: 0.6975 - val_acc: 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      "Epoch 3/200\n",
      "2913/2913 [==============================] - 7s - loss: 0.6758 - acc: 0.5366 - val_loss: 0.6761 - val_acc: 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      "Epoch 4/200\n",
      "2913/2913 [==============================] - 7s - loss: 0.6702 - acc: 0.5445 - val_loss: 0.6675 - val_acc: 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      "Epoch 5/200\n",
      "2913/2913 [==============================] - 7s - loss: 0.6622 - acc: 0.5585 - val_loss: 0.6963 - val_acc: 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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 6/200\n",
      " 576/2913 [====>.........................] - ETA: 5s - loss: 0.6528 - acc: 0.5712\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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": [
    "import keras\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten\n",
    "from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D\n",
    "\n",
    "batch_size = 32\n",
    "num_classes = 2\n",
    "epochs = 200\n",
    "\n",
    "# convert class vectors to binary class matrices\n",
    "y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)\n",
    "y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)\n",
    "\n",
    "\n",
    "model = Sequential()\n",
    "model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',input_shape=input_shape))\n",
    "model.add(Activation('relu'))\n",
    "model.add(Conv2D(32, (3, 3)))\n",
    "model.add(Activation('relu'))\n",
    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",
    "#model.add(Dropout(0.25))\n",
    "\n",
    "model.add(Flatten())\n",
    "model.add(Dense(10))\n",
    "model.add(Activation('relu'))\n",
    "#model.add(Dropout(0.5))\n",
    "model.add(Dense(num_classes))\n",
    "model.add(Activation('softmax'))\n",
    "\n",
    "# initiate RMSprop optimizer\n",
    "opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)\n",
    "\n",
    "# Let's train the model using RMSprop\n",
    "model.compile(loss='categorical_crossentropy',\n",
    "              optimizer=opt,\n",
    "              metrics=['accuracy'])\n",
    "\n",
    "x_train = x_train.astype('float32')\n",
    "x_test = x_test.astype('float32')\n",
    "#x_train /= 255\n",
    "#x_test /= 255\n",
    "\n",
    "\n",
    "model.fit(x_train, y_train,\n",
    "          batch_size=batch_size,\n",
    "          epochs=epochs,\n",
    "          validation_data=(x_test, y_test),\n",
    "          shuffle=True)"
   ]
  },
  {
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