In [1]:
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import cPickle as pickle
import os; import sys; sys.path.append('..')
import gp
import gp.nets as nets
import time
PATCH_PATH = ('ipmlb') # image, prob, binary, largeborder
/home/d/GP/local/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
WARNING (theano.sandbox.cuda): The cuda backend is deprecated and will be removed in the next release (v0.10). Please switch to the gpuarray backend. You can get more information about how to switch at this URL:
https://github.com/Theano/Theano/wiki/Converting-to-the-new-gpu-back-end%28gpuarray%29
Using gpu device 0: TITAN X (Pascal) (CNMeM is disabled, cuDNN not available)
/home/d/GP/local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functions are moved. Also note that the interface of the new CV iterators are different from that of this module. This module will be removed in 0.20.
"This module will be removed in 0.20.", DeprecationWarning)
In [2]:
import numpy as np
%pylab inline
Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib
In [3]:
t0=time.time()
X_train, y_train, X_test, y_test = gp.Patch.load_rgba(PATCH_PATH)
print 'Training patches', y_train.shape[0]
print 'Test patches', y_test.shape[0]
# X_train, y_train, X_test, y_test = gp.Patch.load_rgb(PATCH_PATH)
# X_train = X_train[:,:-1,:,:]
# X_test = X_test[:,:-1,:,:]
print time.time()-t0
Loaded /home/d/patches//ipmlb/ in 0.00167012214661 seconds.
Training patches 225520
Test patches 17560
24.8278129101
In [4]:
t0 =time.time()
X_train = np.delete(X_train, [0,1] , axis=1) # delete image + prob
print time.time() - t0
4.05742502213
In [5]:
X_train.shape
Out[5]:
(225520, 2, 75, 75)
In [6]:
imshow(X_train[0][0], cmap='gray')
Out[6]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fe735302fd0>
In [7]:
imshow(X_train[0][1], cmap='gray')
Out[7]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fe7342a4810>
In [8]:
t0 =time.time()
X_test = np.delete(X_test, [0,1] , axis=1) # delete image + binary
print time.time() - t0
0.328902006149
In [9]:
cnn = nets.RGNetPlus()
cnn = cnn.fit(X_train, y_train)
test_accuracy = cnn.score(X_test, y_test)
print test_accuracy
# store CNN
sys.setrecursionlimit(1000000000)
with open(os.path.expanduser('~/Projects/gp/nets/MLB_FULL.p'), 'wb') as f:
pickle.dump(cnn, f, -1)
CNN configuration:
Our CNN with image, prob, merged_array as RGB.
This includes dropout. This also includes more layers.
# Neural Network with 170322 learnable parameters
## Layer information
# name size
--- -------- --------
0 input 2x75x75
1 conv1 64x73x73
2 pool1 64x36x36
3 dropout1 64x36x36
4 conv2 48x34x34
5 pool2 48x17x17
6 dropout2 48x17x17
7 conv3 48x15x15
8 pool3 48x7x7
9 dropout3 48x7x7
10 conv4 48x5x5
11 pool4 48x2x2
12 dropout4 48x2x2
13 hidden5 512
14 dropout5 512
15 output 2
epoch trn loss val loss trn/val valid acc dur
------- ---------- ---------- --------- ----------- -------
1 0.42371 0.37584 1.12737 0.84495 237.47s
2 0.35352 0.34665 1.01980 0.85883 239.13s
3 0.34643 0.34117 1.01542 0.86139 239.10s
4 0.34250 0.33656 1.01764 0.86382 239.07s
5 0.33901 0.33635 1.00790 0.86501 239.08s
6 0.33484 0.33875 0.98845 0.86493 239.07s
7 0.33104 0.33689 0.98262 0.86451 239.07s
8 0.32929 0.33496 0.98307 0.86696 239.06s
9 0.32569 0.32695 0.99616 0.87072 239.20s
10 0.32397 0.33281 0.97343 0.86790 239.10s
11 0.32097 0.32055 1.00132 0.87311 239.11s
12 0.31865 0.32880 0.96911 0.86960 239.11s
13 0.31620 0.31923 0.99053 0.87316 239.13s
14 0.31432 0.30743 1.02242 0.87825 239.18s
15 0.31089 0.31294 0.99345 0.87662 239.11s
16 0.31052 0.31213 0.99484 0.87692 239.13s
17 0.30908 0.31417 0.98377 0.87609 239.14s
18 0.30645 0.30202 1.01468 0.87971 239.12s
19 0.30525 0.31479 0.96969 0.87439 239.13s
20 0.30413 0.30303 1.00363 0.87996 239.12s
21 0.30155 0.30322 0.99447 0.87992 239.13s
22 0.29992 0.30092 0.99669 0.88120 239.19s
23 0.29849 0.29611 1.00803 0.88251 239.11s
24 0.29762 0.30167 0.98659 0.88157 239.13s
25 0.29639 0.29521 1.00397 0.88301 239.12s
26 0.29335 0.29815 0.98391 0.88113 239.13s
27 0.29315 0.29132 1.00631 0.88501 239.10s
28 0.29070 0.29075 0.99983 0.88558 239.14s
29 0.29000 0.28444 1.01955 0.88776 239.14s
30 0.28749 0.28590 1.00556 0.88792 239.13s
31 0.28599 0.29169 0.98044 0.88423 239.15s
32 0.28564 0.29331 0.97385 0.88413 239.09s
33 0.28438 0.28623 0.99356 0.88794 239.10s
34 0.28348 0.28509 0.99437 0.88907 239.10s
35 0.28231 0.28186 1.00158 0.88952 239.16s
36 0.28129 0.28118 1.00041 0.89042 239.16s
37 0.28082 0.28646 0.98033 0.88822 239.13s
38 0.27885 0.28026 0.99498 0.88987 239.13s
39 0.27788 0.28025 0.99154 0.89053 239.19s
40 0.27661 0.27922 0.99063 0.89131 239.10s
41 0.27550 0.27380 1.00620 0.89363 239.15s
42 0.27392 0.27546 0.99440 0.89296 239.17s
43 0.27347 0.27667 0.98841 0.89163 239.11s
44 0.27256 0.26935 1.01190 0.89471 239.25s
45 0.27089 0.27311 0.99187 0.89267 239.12s
46 0.27177 0.27458 0.98977 0.89285 239.13s
47 0.26918 0.26935 0.99935 0.89516 239.11s
48 0.26949 0.27424 0.98267 0.89337 239.12s
49 0.26810 0.26733 1.00288 0.89675 239.10s
50 0.26706 0.26830 0.99540 0.89587 239.09s
51 0.26620 0.25920 1.02700 0.89908 239.17s
52 0.26599 0.26595 1.00015 0.89782 239.14s
53 0.26516 0.26216 1.01144 0.89835 239.12s
54 0.26335 0.25814 1.02017 0.89961 239.11s
55 0.26356 0.26059 1.01140 0.89766 239.09s
56 0.26172 0.26549 0.98580 0.89610 239.11s
57 0.26215 0.26662 0.98322 0.89622 239.09s
58 0.26113 0.26236 0.99532 0.89826 239.13s
59 0.25924 0.27008 0.95989 0.89496 239.10s
60 0.25954 0.26068 0.99564 0.89871 239.13s
61 0.25942 0.25612 1.01285 0.90037 239.16s
62 0.25777 0.26068 0.98882 0.89876 239.12s
63 0.25756 0.26021 0.98982 0.89947 239.11s
64 0.25639 0.25777 0.99464 0.89963 239.12s
65 0.25668 0.25274 1.01558 0.90277 239.12s
66 0.25543 0.25466 1.00301 0.90147 239.22s
67 0.25516 0.26072 0.97865 0.89828 239.18s
68 0.25335 0.25605 0.98946 0.89996 239.13s
69 0.25296 0.26139 0.96772 0.89952 239.15s
70 0.25306 0.25271 1.00140 0.90163 239.13s
71 0.25224 0.25605 0.98513 0.90083 239.10s
72 0.25077 0.25780 0.97273 0.90131 239.16s
73 0.25081 0.24838 1.00978 0.90440 239.13s
74 0.25073 0.25454 0.98504 0.90138 239.10s
75 0.25010 0.25532 0.97958 0.90087 239.11s
76 0.24890 0.25571 0.97335 0.90142 239.19s
77 0.24889 0.25795 0.96488 0.90051 239.13s
78 0.24902 0.25372 0.98147 0.90115 239.12s
79 0.24781 0.24235 1.02253 0.90575 239.13s
80 0.24728 0.25390 0.97392 0.90186 239.09s
81 0.24731 0.25162 0.98286 0.90170 239.21s
82 0.24697 0.24288 1.01684 0.90615 239.17s
83 0.24554 0.24032 1.02174 0.90633 239.14s
84 0.24526 0.24788 0.98944 0.90298 239.11s
85 0.24484 0.24494 0.99956 0.90436 239.10s
86 0.24407 0.24312 1.00389 0.90541 239.09s
87 0.24345 0.24734 0.98428 0.90397 239.07s
88 0.24229 0.24137 1.00380 0.90569 239.10s
89 0.24203 0.25217 0.95976 0.90236 239.10s
90 0.24253 0.24706 0.98166 0.90433 239.09s
91 0.24040 0.24426 0.98416 0.90399 239.10s
92 0.24158 0.23996 1.00675 0.90672 239.07s
93 0.24068 0.23668 1.01691 0.90786 239.10s
94 0.23992 0.23597 1.01675 0.90844 239.11s
95 0.24043 0.24751 0.97141 0.90458 239.11s
96 0.23819 0.23802 1.00069 0.90786 239.17s
97 0.23811 0.25194 0.94510 0.90183 239.09s
98 0.23739 0.24423 0.97198 0.90530 239.10s
99 0.23691 0.23830 0.99417 0.90699 239.11s
100 0.23728 0.24223 0.97956 0.90546 239.09s
101 0.23637 0.23274 1.01562 0.90945 239.13s
102 0.23660 0.23550 1.00468 0.90846 239.07s
103 0.23654 0.24023 0.98464 0.90614 239.21s
104 0.23537 0.23095 1.01913 0.90991 239.07s
105 0.23539 0.23127 1.01785 0.90956 239.10s
106 0.23525 0.23836 0.98696 0.90665 239.11s
107 0.23461 0.23753 0.98773 0.90631 239.10s
108 0.23375 0.23024 1.01521 0.90924 239.10s
109 0.23418 0.23335 1.00358 0.90899 239.13s
110 0.23232 0.23840 0.97450 0.90635 239.17s
111 0.23181 0.23031 1.00653 0.91022 239.13s
112 0.23278 0.23477 0.99152 0.90793 239.10s
113 0.23295 0.22767 1.02316 0.91172 239.12s
114 0.23089 0.22965 1.00541 0.91036 239.07s
115 0.23174 0.22840 1.01463 0.90963 239.21s
116 0.23014 0.23567 0.97653 0.90722 239.11s
117 0.23041 0.23673 0.97333 0.90596 239.11s
118 0.23004 0.22413 1.02639 0.91190 239.11s
119 0.22946 0.22552 1.01750 0.91185 239.08s
120 0.22926 0.23381 0.98052 0.90796 239.11s
121 0.22820 0.21886 1.04265 0.91488 239.13s
122 0.22931 0.22558 1.01652 0.91172 239.13s
123 0.22903 0.22525 1.01678 0.91181 239.08s
124 0.22807 0.22469 1.01505 0.91279 239.09s
125 0.22773 0.22636 1.00608 0.91203 239.09s
126 0.22621 0.22698 0.99660 0.91125 239.11s
127 0.22646 0.22412 1.01047 0.91213 239.09s
128 0.22627 0.22834 0.99093 0.91087 239.09s
129 0.22635 0.22757 0.99464 0.90942 239.13s
130 0.22716 0.22111 1.02735 0.91446 239.11s
131 0.22519 0.22994 0.97934 0.90991 239.11s
132 0.22570 0.22956 0.98322 0.90979 239.21s
133 0.22516 0.22142 1.01689 0.91344 239.16s
134 0.22480 0.21993 1.02213 0.91407 239.11s
135 0.22396 0.21665 1.03375 0.91598 239.16s
136 0.22434 0.21552 1.04096 0.91740 239.08s
137 0.22351 0.22165 1.00839 0.91378 239.15s
138 0.22328 0.22875 0.97609 0.91070 239.14s
139 0.22125 0.22534 0.98187 0.91222 239.15s
140 0.22180 0.21979 1.00917 0.91458 239.23s
141 0.22209 0.22153 1.00251 0.91385 239.12s
142 0.22129 0.22008 1.00550 0.91415 239.13s
143 0.22101 0.22415 0.98601 0.91339 239.12s
144 0.22068 0.21778 1.01335 0.91497 239.09s
145 0.22176 0.21544 1.02937 0.91579 239.09s
146 0.22004 0.21571 1.02008 0.91625 239.10s
147 0.22018 0.21246 1.03636 0.91784 239.10s
148 0.21952 0.21426 1.02455 0.91667 239.10s
149 0.21910 0.21336 1.02689 0.91705 239.12s
150 0.21842 0.22304 0.97929 0.91321 239.12s
151 0.21851 0.21331 1.02439 0.91525 239.18s
152 0.21945 0.21603 1.01580 0.91568 239.15s
153 0.21793 0.21199 1.02802 0.91751 239.25s
154 0.21845 0.21115 1.03457 0.91846 239.08s
155 0.21820 0.21383 1.02047 0.91715 239.14s
156 0.21749 0.21387 1.01691 0.91641 239.13s
157 0.21749 0.21687 1.00284 0.91619 239.11s
158 0.21633 0.21280 1.01657 0.91689 239.10s
159 0.21646 0.21012 1.03016 0.91775 239.08s
160 0.21661 0.21426 1.01095 0.91637 239.15s
161 0.21705 0.21270 1.02044 0.91646 239.11s
162 0.21657 0.20399 1.06167 0.92127 239.11s
163 0.21588 0.20790 1.03837 0.91910 239.10s
164 0.21576 0.21357 1.01026 0.91536 239.08s
165 0.21508 0.21050 1.02177 0.91836 239.13s
166 0.21342 0.20632 1.03443 0.91963 239.11s
167 0.21484 0.20417 1.05226 0.92070 239.08s
168 0.21476 0.20653 1.03986 0.91987 239.11s
169 0.21408 0.19992 1.07082 0.92251 239.11s
170 0.21433 0.21895 0.97889 0.91366 239.11s
171 0.21299 0.20145 1.05727 0.92121 239.11s
172 0.21333 0.21023 1.01471 0.91735 239.20s
173 0.21390 0.20913 1.02277 0.91779 239.10s
174 0.21201 0.21006 1.00930 0.91697 239.13s
175 0.21313 0.20555 1.03686 0.91976 239.08s
176 0.21177 0.20215 1.04759 0.92123 239.09s
177 0.21179 0.19819 1.06859 0.92299 239.11s
178 0.21258 0.19788 1.07427 0.92421 239.16s
179 0.21065 0.20642 1.02047 0.91889 239.12s
180 0.21166 0.21161 1.00024 0.91731 239.10s
181 0.21056 0.20401 1.03214 0.92031 239.15s
182 0.20980 0.20168 1.04029 0.92130 239.14s
183 0.21138 0.20511 1.03058 0.91910 239.13s
184 0.20929 0.20802 1.00609 0.91713 239.19s
185 0.21046 0.20223 1.04071 0.92105 239.10s
186 0.20848 0.20465 1.01873 0.91921 239.12s
187 0.21093 0.19567 1.07798 0.92405 239.13s
188 0.21063 0.19735 1.06730 0.92208 239.10s
189 0.20893 0.19986 1.04540 0.92265 239.10s
190 0.20779 0.20298 1.02372 0.92049 239.14s
191 0.21012 0.19828 1.05973 0.92235 239.07s
192 0.20852 0.19707 1.05814 0.92350 239.08s
193 0.20831 0.20023 1.04034 0.92192 239.16s
194 0.20714 0.19477 1.06351 0.92494 239.08s
195 0.20708 0.19963 1.03730 0.92263 239.10s
196 0.20807 0.19368 1.07430 0.92503 239.11s
197 0.20716 0.20089 1.03124 0.92162 239.12s
198 0.20733 0.20134 1.02978 0.92105 239.13s
199 0.20570 0.19928 1.03220 0.92159 239.14s
200 0.20570 0.20022 1.02734 0.92136 239.09s
201 0.20660 0.19470 1.06111 0.92439 239.18s
202 0.20588 0.20012 1.02881 0.92221 239.12s
203 0.20507 0.19700 1.04095 0.92331 239.11s
204 0.20548 0.19251 1.06739 0.92586 239.10s
205 0.20492 0.20735 0.98828 0.91749 239.10s
206 0.20499 0.19588 1.04647 0.92279 239.12s
207 0.20532 0.19286 1.06461 0.92433 239.11s
208 0.20518 0.19876 1.03227 0.92210 239.16s
209 0.20552 0.19453 1.05646 0.92474 239.09s
210 0.20489 0.19845 1.03245 0.92244 239.12s
211 0.20429 0.19982 1.02234 0.92155 239.11s
212 0.20412 0.20002 1.02052 0.92194 239.12s
213 0.20318 0.19627 1.03525 0.92245 239.12s
214 0.20251 0.19815 1.02199 0.92277 239.11s
215 0.20315 0.19949 1.01837 0.92160 239.15s
216 0.20180 0.19080 1.05766 0.92590 239.09s
217 0.20313 0.19478 1.04285 0.92359 239.18s
218 0.20272 0.19461 1.04168 0.92354 239.10s
219 0.20106 0.18896 1.06401 0.92598 239.10s
220 0.20349 0.19023 1.06968 0.92563 239.11s
221 0.20195 0.19696 1.02535 0.92128 239.11s
222 0.20139 0.18987 1.06067 0.92618 239.12s
223 0.20217 0.18732 1.07928 0.92689 239.11s
224 0.20128 0.18908 1.06454 0.92744 239.10s
225 0.20102 0.18668 1.07684 0.92753 239.12s
226 0.20253 0.19116 1.05953 0.92604 239.17s
227 0.19946 0.19132 1.04256 0.92465 239.13s
228 0.19954 0.19167 1.04104 0.92508 239.10s
229 0.20029 0.18955 1.05663 0.92616 239.14s
230 0.20084 0.19004 1.05685 0.92586 239.15s
231 0.19996 0.19356 1.03308 0.92407 239.10s
232 0.20083 0.19060 1.05366 0.92551 239.12s
233 0.19936 0.19290 1.03347 0.92458 239.15s
234 0.19995 0.18701 1.06916 0.92817 239.16s
235 0.19820 0.18495 1.07164 0.92820 239.08s
236 0.20001 0.18524 1.07975 0.92815 239.09s
237 0.19819 0.18464 1.07341 0.92811 239.12s
238 0.19962 0.18161 1.09916 0.92966 239.13s
239 0.19841 0.18396 1.07854 0.92767 239.07s
240 0.19916 0.18400 1.08236 0.92879 239.10s
241 0.19812 0.18488 1.07159 0.92831 239.12s
242 0.19827 0.18604 1.06575 0.92691 239.10s
243 0.19853 0.18176 1.09227 0.92962 239.09s
244 0.19698 0.18312 1.07567 0.92799 239.09s
245 0.19915 0.18730 1.06329 0.92751 239.10s
246 0.19763 0.18572 1.06415 0.92852 239.09s
247 0.19717 0.18362 1.07378 0.92967 239.11s
248 0.19637 0.17855 1.09979 0.93201 239.07s
249 0.19542 0.18694 1.04539 0.92753 239.19s
250 0.19664 0.18195 1.08076 0.92950 239.17s
251 0.19526 0.17625 1.10787 0.93262 239.09s
252 0.19637 0.18513 1.06068 0.92776 239.10s
253 0.19540 0.18267 1.06966 0.92957 239.10s
254 0.19644 0.18025 1.08983 0.93067 239.10s
255 0.19608 0.18020 1.08815 0.93147 239.12s
256 0.19613 0.18298 1.07186 0.93024 239.10s
257 0.19522 0.18409 1.06046 0.92904 239.14s
258 0.19508 0.17942 1.08726 0.93067 239.09s
259 0.19421 0.18220 1.06589 0.92944 239.07s
260 0.19619 0.18586 1.05562 0.92831 239.09s
261 0.19527 0.18376 1.06264 0.92941 239.09s
262 0.19420 0.18216 1.06613 0.92990 239.07s
263 0.19440 0.18594 1.04550 0.92747 239.09s
264 0.19444 0.17711 1.09783 0.93248 239.11s
265 0.19329 0.18465 1.04677 0.92769 239.09s
266 0.19363 0.18288 1.05879 0.92911 239.11s
267 0.19410 0.17482 1.11024 0.93375 239.12s
268 0.19362 0.17871 1.08345 0.93141 239.11s
269 0.19397 0.17981 1.07875 0.93026 239.15s
270 0.19295 0.17658 1.09271 0.93182 239.20s
271 0.19248 0.17743 1.08483 0.93214 239.12s
272 0.19254 0.18089 1.06438 0.93008 239.12s
273 0.19278 0.17614 1.09451 0.93217 239.11s
274 0.19387 0.17476 1.10931 0.93258 239.15s
275 0.19082 0.17813 1.07126 0.93127 239.14s
276 0.19233 0.18133 1.06068 0.92939 239.09s
277 0.19315 0.17850 1.08211 0.93095 239.12s
278 0.19253 0.17994 1.07001 0.93024 239.10s
279 0.19227 0.17494 1.09912 0.93327 239.08s
280 0.19326 0.18033 1.07171 0.93045 239.20s
281 0.19272 0.17779 1.08398 0.93216 239.11s
282 0.19115 0.17781 1.07507 0.93083 239.12s
283 0.19177 0.17956 1.06795 0.93168 239.10s
284 0.19050 0.17070 1.11601 0.93507 239.11s
285 0.19153 0.17393 1.10117 0.93352 239.16s
286 0.19061 0.17585 1.08397 0.93237 239.12s
287 0.19172 0.17458 1.09818 0.93283 239.20s
288 0.19104 0.17616 1.08441 0.93248 239.15s
289 0.19005 0.17159 1.10754 0.93517 239.20s
290 0.19035 0.17535 1.08555 0.93315 239.59s
291 0.19181 0.17092 1.12220 0.93549 245.69s
292 0.19093 0.17883 1.06767 0.93068 244.70s
293 0.18944 0.17200 1.10139 0.93402 242.59s
294 0.18847 0.17464 1.07918 0.93352 243.96s
295 0.19074 0.17257 1.10528 0.93544 244.11s
296 0.18891 0.17368 1.08769 0.93400 247.92s
297 0.18966 0.18081 1.04896 0.93122 245.04s
298 0.18952 0.17624 1.07530 0.93280 243.90s
299 0.18949 0.17243 1.09895 0.93342 239.44s
300 0.18890 0.16871 1.11968 0.93666 239.40s
301 0.18923 0.17827 1.06152 0.93226 244.15s
302 0.18943 0.17115 1.10684 0.93482 241.48s
303 0.18781 0.16952 1.10789 0.93531 239.64s
304 0.18996 0.17383 1.09276 0.93400 238.97s
305 0.18814 0.16837 1.11746 0.93661 245.50s
306 0.18892 0.16737 1.12872 0.93631 243.75s
307 0.18827 0.16819 1.11938 0.93700 242.83s
308 0.18751 0.17560 1.06779 0.93329 241.85s
309 0.18949 0.16744 1.13172 0.93714 243.05s
310 0.18713 0.17125 1.09267 0.93613 242.88s
311 0.18720 0.17268 1.08409 0.93507 243.58s
312 0.18834 0.17228 1.09322 0.93533 241.86s
313 0.18765 0.16681 1.12491 0.93806 241.87s
314 0.18768 0.16724 1.12224 0.93707 244.29s
315 0.18721 0.16723 1.11953 0.93659 243.18s
316 0.18754 0.17948 1.04491 0.93031 244.69s
317 0.18682 0.16900 1.10548 0.93512 240.34s
318 0.18604 0.17013 1.09348 0.93519 241.37s
319 0.18671 0.16914 1.10385 0.93570 243.08s
320 0.18737 0.16461 1.13827 0.93780 243.59s
321 0.18705 0.16987 1.10113 0.93595 243.36s
322 0.18740 0.17439 1.07460 0.93310 241.83s
323 0.18685 0.16423 1.13773 0.93774 242.45s
324 0.18661 0.16671 1.11938 0.93774 242.91s
325 0.18661 0.16932 1.10213 0.93663 244.36s
326 0.18528 0.16273 1.13853 0.93962 246.25s
327 0.18686 0.16489 1.13327 0.93845 250.76s
328 0.18676 0.16530 1.12981 0.93774 244.01s
329 0.18469 0.16711 1.10516 0.93732 245.66s
330 0.18518 0.16727 1.10706 0.93709 246.08s
331 0.18557 0.16576 1.11951 0.93773 240.75s
332 0.18462 0.16136 1.14418 0.93989 243.44s
333 0.18334 0.16146 1.13548 0.93968 242.39s
334 0.18423 0.16595 1.11020 0.93732 242.12s
335 0.18545 0.16194 1.14515 0.93985 241.04s
336 0.18575 0.16131 1.15152 0.94048 243.12s
337 0.18407 0.16290 1.12999 0.93966 241.85s
338 0.18379 0.16913 1.08672 0.93565 242.77s
339 0.18562 0.17420 1.06551 0.93283 242.43s
340 0.18396 0.16321 1.12718 0.93854 242.30s
341 0.18492 0.16204 1.14117 0.93977 245.31s
342 0.18398 0.16568 1.11044 0.93817 248.00s
343 0.18407 0.16668 1.10436 0.93702 247.23s
344 0.18337 0.16261 1.12767 0.93879 243.99s
345 0.18392 0.16541 1.11187 0.93778 245.30s
346 0.18301 0.16398 1.11603 0.93829 240.00s
347 0.18433 0.16765 1.09951 0.93606 243.78s
348 0.18314 0.16635 1.10096 0.93801 242.21s
349 0.18479 0.16377 1.12833 0.93854 242.06s
350 0.18235 0.16593 1.09895 0.93643 242.58s
351 0.18300 0.15937 1.14821 0.94062 243.23s
352 0.18291 0.16224 1.12740 0.93883 241.97s
353 0.18308 0.16799 1.08982 0.93654 242.52s
354 0.18344 0.16148 1.13596 0.94023 247.24s
355 0.18188 0.16198 1.12282 0.93948 245.07s
356 0.18336 0.16269 1.12704 0.93922 243.73s
357 0.18366 0.16689 1.10052 0.93666 240.61s
358 0.18146 0.16187 1.12097 0.93899 243.78s
359 0.18277 0.16501 1.10760 0.93758 245.00s
360 0.18365 0.16356 1.12283 0.93897 241.03s
361 0.18254 0.16067 1.13611 0.94028 243.85s
362 0.18124 0.16457 1.10127 0.93746 243.96s
363 0.18167 0.15813 1.14888 0.94158 243.87s
364 0.18165 0.16000 1.13534 0.94079 243.17s
365 0.18229 0.15858 1.14953 0.94209 243.56s
366 0.18169 0.16415 1.10683 0.93847 243.23s
367 0.18233 0.16144 1.12936 0.94078 241.88s
368 0.18171 0.16010 1.13494 0.94081 242.12s
369 0.18168 0.16006 1.13508 0.94044 243.27s
370 0.18140 0.16295 1.11326 0.93904 259.45s
371 0.18043 0.15817 1.14074 0.94195 241.54s
372 0.18196 0.15882 1.14571 0.94179 239.07s
373 0.18105 0.15985 1.13264 0.94078 239.07s
374 0.17999 0.16129 1.11594 0.93900 239.00s
375 0.17957 0.16190 1.10919 0.94062 239.01s
376 0.18147 0.15557 1.16650 0.94388 239.01s
377 0.18067 0.16014 1.12820 0.94000 239.03s
378 0.17983 0.15666 1.14791 0.94260 239.01s
379 0.17963 0.16232 1.10664 0.93936 239.00s
380 0.17934 0.15644 1.14640 0.94228 239.01s
381 0.18066 0.15863 1.13884 0.94165 239.03s
382 0.18135 0.16235 1.11705 0.93991 239.04s
383 0.17977 0.15739 1.14220 0.94239 239.04s
384 0.17997 0.15486 1.16212 0.94292 239.12s
385 0.18017 0.15503 1.16219 0.94303 239.11s
386 0.17984 0.15832 1.13590 0.94131 239.19s
387 0.17925 0.15874 1.12921 0.94017 239.08s
388 0.17790 0.15567 1.14281 0.94262 239.01s
389 0.18086 0.16127 1.12152 0.93950 239.06s
390 0.18085 0.15737 1.14924 0.94197 239.02s
391 0.17835 0.15420 1.15663 0.94388 239.00s
392 0.18004 0.16363 1.10028 0.93945 239.01s
393 0.17840 0.15532 1.14855 0.94285 239.01s
394 0.18009 0.15713 1.14611 0.94218 239.08s
395 0.17838 0.15640 1.14054 0.94264 239.07s
396 0.17929 0.15527 1.15475 0.94319 239.04s
397 0.17924 0.15926 1.12542 0.94168 239.03s
398 0.17868 0.15191 1.17623 0.94493 239.15s
399 0.17827 0.15980 1.11564 0.94131 239.08s
400 0.17922 0.15826 1.13245 0.94166 239.00s
401 0.17791 0.15699 1.13325 0.94253 239.00s
402 0.17753 0.15089 1.17656 0.94535 239.69s
403 0.17719 0.15389 1.15143 0.94381 239.33s
404 0.17872 0.16556 1.07950 0.93813 239.30s
405 0.17878 0.15620 1.14455 0.94253 239.31s
406 0.17850 0.15306 1.16618 0.94493 239.35s
407 0.17835 0.15139 1.17808 0.94534 239.30s
408 0.17820 0.15242 1.16914 0.94521 239.32s
409 0.17679 0.15720 1.12463 0.94239 239.31s
410 0.17895 0.15217 1.17596 0.94573 239.38s
411 0.17873 0.15795 1.13157 0.94241 239.32s
412 0.17731 0.15332 1.15647 0.94377 239.31s
413 0.17759 0.15354 1.15663 0.94434 239.31s
414 0.17893 0.15294 1.16991 0.94400 239.30s
415 0.17701 0.14833 1.19334 0.94668 239.30s
416 0.17753 0.15139 1.17265 0.94535 239.40s
417 0.17716 0.15121 1.17162 0.94500 239.61s
418 0.17719 0.15532 1.14076 0.94342 239.52s
419 0.17708 0.15157 1.16830 0.94471 239.52s
420 0.17651 0.15100 1.16890 0.94629 239.56s
421 0.17532 0.15210 1.15269 0.94324 239.53s
422 0.17692 0.15387 1.14974 0.94413 239.54s
423 0.17545 0.15250 1.15044 0.94441 239.54s
424 0.17683 0.15028 1.17666 0.94479 239.58s
425 0.17650 0.15860 1.11289 0.94111 239.55s
426 0.17742 0.15153 1.17090 0.94475 239.48s
427 0.17532 0.15357 1.14162 0.94455 239.53s
428 0.17665 0.15138 1.16692 0.94440 239.55s
429 0.17646 0.15124 1.16674 0.94395 239.51s
430 0.17638 0.15071 1.17032 0.94553 239.57s
431 0.17491 0.15159 1.15382 0.94432 239.50s
432 0.17699 0.14970 1.18227 0.94590 239.47s
433 0.17622 0.15029 1.17255 0.94557 239.49s
434 0.17571 0.15049 1.16759 0.94479 239.51s
435 0.17541 0.14969 1.17180 0.94539 239.50s
436 0.17498 0.15780 1.10889 0.94134 239.51s
437 0.17558 0.15529 1.13068 0.94241 239.54s
438 0.17572 0.14958 1.17479 0.94631 239.55s
439 0.17617 0.15010 1.17371 0.94546 239.47s
440 0.17630 0.15317 1.15100 0.94484 239.48s
441 0.17553 0.15102 1.16234 0.94573 239.47s
442 0.17453 0.14483 1.20512 0.94762 239.50s
443 0.17494 0.15343 1.14025 0.94370 239.58s
444 0.17533 0.15455 1.13445 0.94393 239.51s
445 0.17549 0.14937 1.17489 0.94557 239.57s
446 0.17565 0.14616 1.20172 0.94723 239.51s
447 0.17516 0.15066 1.16263 0.94518 239.50s
448 0.17434 0.14694 1.18642 0.94643 239.53s
449 0.17313 0.15205 1.13861 0.94454 239.53s
450 0.17474 0.14720 1.18708 0.94526 239.59s
451 0.17458 0.15300 1.14107 0.94370 239.47s
452 0.17422 0.14957 1.16478 0.94583 239.53s
453 0.17283 0.14748 1.17191 0.94736 239.50s
454 0.17419 0.14891 1.16974 0.94610 239.51s
455 0.17451 0.15298 1.14070 0.94475 239.52s
456 0.17384 0.15000 1.15892 0.94548 239.53s
457 0.17514 0.15175 1.15412 0.94427 239.51s
458 0.17399 0.14914 1.16665 0.94516 239.51s
459 0.17369 0.14879 1.16740 0.94654 239.49s
460 0.17623 0.15389 1.14514 0.94385 239.62s
461 0.17481 0.15105 1.15733 0.94608 239.68s
462 0.17334 0.15271 1.13511 0.94450 239.49s
463 0.17411 0.14986 1.16179 0.94507 239.54s
464 0.17420 0.14834 1.17429 0.94674 239.57s
465 0.17202 0.15079 1.14078 0.94464 239.61s
466 0.17252 0.15600 1.10592 0.94248 239.55s
467 0.17266 0.14739 1.17150 0.94753 239.50s
468 0.17367 0.14989 1.15865 0.94565 239.51s
469 0.17414 0.14498 1.20113 0.94952 239.61s
470 0.17393 0.15215 1.14319 0.94454 239.62s
471 0.17401 0.14743 1.18033 0.94837 239.51s
472 0.17294 0.14789 1.16940 0.94723 239.54s
473 0.17265 0.14913 1.15774 0.94567 239.55s
474 0.17329 0.14761 1.17395 0.94720 239.54s
475 0.17241 0.15050 1.14558 0.94466 239.53s
476 0.17217 0.14820 1.16175 0.94659 239.58s
477 0.17251 0.14581 1.18308 0.94794 239.69s
478 0.17125 0.14357 1.19276 0.94934 239.55s
479 0.17111 0.15365 1.11365 0.94321 239.48s
480 0.17389 0.14510 1.19844 0.94794 239.49s
481 0.17296 0.14891 1.16146 0.94500 239.55s
482 0.17274 0.14640 1.17993 0.94670 239.52s
483 0.17235 0.14895 1.15712 0.94713 239.51s
484 0.17323 0.15103 1.14697 0.94509 239.50s
485 0.17327 0.14786 1.17181 0.94736 239.55s
486 0.17174 0.14878 1.15432 0.94752 239.52s
487 0.17118 0.14523 1.17865 0.94768 239.50s
488 0.17295 0.14683 1.17789 0.94722 239.50s
489 0.17242 0.15223 1.13260 0.94484 239.50s
490 0.17112 0.14642 1.16868 0.94748 239.59s
491 0.17164 0.14264 1.20327 0.95034 239.55s
492 0.17141 0.14509 1.18138 0.94863 239.58s
493 0.17276 0.14485 1.19269 0.94931 239.50s
494 0.17221 0.14220 1.21108 0.95074 239.50s
495 0.17143 0.14489 1.18318 0.94839 239.52s
496 0.17076 0.14352 1.18985 0.94902 239.46s
497 0.17228 0.14552 1.18383 0.94895 239.51s
498 0.17155 0.14574 1.17710 0.94785 239.50s
499 0.17070 0.14551 1.17310 0.94830 239.50s
500 0.17209 0.14216 1.21056 0.94947 239.48s
501 0.17166 0.14812 1.15891 0.94759 239.49s
502 0.17078 0.14653 1.16548 0.94729 239.48s
503 0.17094 0.14240 1.20038 0.94929 239.49s
504 0.16992 0.14193 1.19721 0.95039 239.48s
505 0.17122 0.14480 1.18249 0.94833 239.49s
506 0.17063 0.14658 1.16405 0.94775 239.55s
507 0.17016 0.14472 1.17574 0.94803 239.48s
508 0.17156 0.14693 1.16766 0.94729 239.50s
509 0.17067 0.14670 1.16341 0.94771 239.53s
510 0.16965 0.14095 1.20366 0.95064 239.49s
511 0.17042 0.14815 1.15033 0.94597 239.50s
512 0.17089 0.14467 1.18123 0.94885 239.50s
513 0.17094 0.14270 1.19786 0.95062 239.57s
514 0.16972 0.14446 1.17487 0.94927 239.49s
515 0.16930 0.14673 1.15381 0.94796 239.62s
516 0.16992 0.14531 1.16935 0.94775 239.61s
517 0.16965 0.13945 1.21655 0.95082 239.53s
518 0.16946 0.14394 1.17726 0.94961 239.48s
519 0.16958 0.14344 1.18218 0.94876 239.45s
520 0.16929 0.14126 1.19850 0.94954 239.57s
521 0.17083 0.14176 1.20509 0.94908 239.49s
522 0.16981 0.14476 1.17303 0.94789 239.48s
523 0.16971 0.14570 1.16480 0.94878 239.50s
524 0.16921 0.13969 1.21138 0.95108 239.47s
525 0.17144 0.14362 1.19370 0.94872 239.52s
526 0.16963 0.14570 1.16427 0.94849 239.55s
527 0.16965 0.14113 1.20211 0.95073 239.52s
528 0.16972 0.14310 1.18603 0.95071 239.51s
529 0.16925 0.14072 1.20278 0.95096 239.52s
530 0.16835 0.14362 1.17217 0.94924 239.53s
531 0.16984 0.14591 1.16402 0.94791 239.60s
532 0.16969 0.14618 1.16086 0.94681 239.50s
533 0.16931 0.14581 1.16117 0.94734 239.50s
534 0.17031 0.14343 1.18740 0.94897 239.51s
535 0.16894 0.13923 1.21335 0.95101 239.47s
536 0.16856 0.14294 1.17923 0.94927 239.50s
537 0.17023 0.14668 1.16053 0.94743 239.50s
0.898234624146
In [10]:
sys.setrecursionlimit(1000000000)
with open(os.path.expanduser('~/Projects/gp/nets/MLB_FULL.p'), 'wb') as f:
pickle.dump(cnn, f, -1)
In [ ]:
Content source: VCG/gp
Similar notebooks: