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In [1]:



    


import time
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import seaborn as sns
from __future__ import print_function

%matplotlib inline



    











In [2]:



    


train = pd.read_csv("train.csv")
pixels = train.drop(labels = ["label"], axis = 1)



    











In [3]:



    


number_labels = train["label"]



    











In [4]:



    


X_1s = pixels[train['label'] == 1]
X_1s = X_1s / 255.0
X_1s = X_1s.values.reshape(-1, 1, 28*28)
X_1s = X_1s[:4000, : , :]

X_2s = pixels[train['label'] == 2]
X_2s = X_2s / 255.0
X_2s = X_2s.values.reshape(-1, 1, 28*28)
X_2s = X_1s[:4000, : , :]



    











In [6]:



    


g = plt.imshow(X_1s[1].reshape(28,28))



    


















    
























In [7]:



    


g = plt.imshow(X_2s[1].reshape(28,28))



    


















    
























In [ ]:



    






    











In [8]:



    


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.init as init
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

import torchvision
import torchvision.transforms



    











In [9]:



    


class twoGenerator(nn.Module):
    """Generate 2 from 1"""
    def __init__(self):
        super(twoGenerator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 240)
        self.fc2 = nn.Linear(240, 28*28)
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x



    











In [10]:



    


cuda_available = torch.cuda.is_available()



    











In [43]:



    


net = twoGenerator()
print(net)

net = twoGenerator()
if cuda_available:
    net = net.cuda()
    
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.MSELoss()



    


















    






twoGenerator(
  (fc1): Linear(in_features=784, out_features=240)
  (fc2): Linear(in_features=240, out_features=784)
)

















In [117]:



    


for epoch in range(2000):
    Losses = []
    np.random.shuffle(X_1s)
    np.random.shuffle(X_2s)
    
    X_input  = torch.from_numpy(X_1s).float()
    Y_target = torch.from_numpy(X_2s).float()
    
    for i in range(20):
        X_batch = X_input[i*200:(i+1)*200, :, :]
        Y_batch = Y_target[i*200:(i+1)*200, :, :]
        
        if cuda_available:
            X_batch, Y_batch = X_batch.cuda(), Y_batch.cuda()

        optimizer.zero_grad()
        inputs, targets = Variable(X_batch), Variable(Y_batch)
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        Losses.append(loss.data[0])

    print('Epoch : %d Loss : %.5f ' % (epoch, np.mean(Losses)))



    


















    






Epoch : 0 Loss : 0.00021 
Epoch : 1 Loss : 0.00021 
Epoch : 2 Loss : 0.00021 
Epoch : 3 Loss : 0.00021 
Epoch : 4 Loss : 0.00021 
Epoch : 5 Loss : 0.00020 
Epoch : 6 Loss : 0.00020 
Epoch : 7 Loss : 0.00020 
Epoch : 8 Loss : 0.00020 
Epoch : 9 Loss : 0.00020 
Epoch : 10 Loss : 0.00020 
Epoch : 11 Loss : 0.00020 
Epoch : 12 Loss : 0.00020 
Epoch : 13 Loss : 0.00020 
Epoch : 14 Loss : 0.00020 
Epoch : 15 Loss : 0.00020 
Epoch : 16 Loss : 0.00020 
Epoch : 17 Loss : 0.00020 
Epoch : 18 Loss : 0.00020 
Epoch : 19 Loss : 0.00020 
Epoch : 20 Loss : 0.00020 
Epoch : 21 Loss : 0.00020 
Epoch : 22 Loss : 0.00020 
Epoch : 23 Loss : 0.00020 
Epoch : 24 Loss : 0.00020 
Epoch : 25 Loss : 0.00020 
Epoch : 26 Loss : 0.00020 
Epoch : 27 Loss : 0.00020 
Epoch : 28 Loss : 0.00020 
Epoch : 29 Loss : 0.00020 
Epoch : 30 Loss : 0.00020 
Epoch : 31 Loss : 0.00020 
Epoch : 32 Loss : 0.00020 
Epoch : 33 Loss : 0.00020 
Epoch : 34 Loss : 0.00020 
Epoch : 35 Loss : 0.00020 
Epoch : 36 Loss : 0.00020 
Epoch : 37 Loss : 0.00019 
Epoch : 38 Loss : 0.00019 
Epoch : 39 Loss : 0.00019 
Epoch : 40 Loss : 0.00019 
Epoch : 41 Loss : 0.00019 
Epoch : 42 Loss : 0.00019 
Epoch : 43 Loss : 0.00019 
Epoch : 44 Loss : 0.00019 
Epoch : 45 Loss : 0.00019 
Epoch : 46 Loss : 0.00019 
Epoch : 47 Loss : 0.00019 
Epoch : 48 Loss : 0.00019 
Epoch : 49 Loss : 0.00019 
Epoch : 50 Loss : 0.00019 
Epoch : 51 Loss : 0.00019 
Epoch : 52 Loss : 0.00019 
Epoch : 53 Loss : 0.00019 
Epoch : 54 Loss : 0.00019 
Epoch : 55 Loss : 0.00019 
Epoch : 56 Loss : 0.00019 
Epoch : 57 Loss : 0.00019 
Epoch : 58 Loss : 0.00019 
Epoch : 59 Loss : 0.00019 
Epoch : 60 Loss : 0.00019 
Epoch : 61 Loss : 0.00019 
Epoch : 62 Loss : 0.00019 
Epoch : 63 Loss : 0.00019 
Epoch : 64 Loss : 0.00019 
Epoch : 65 Loss : 0.00019 
Epoch : 66 Loss : 0.00019 
Epoch : 67 Loss : 0.00019 
Epoch : 68 Loss : 0.00019 
Epoch : 69 Loss : 0.00019 
Epoch : 70 Loss : 0.00019 
Epoch : 71 Loss : 0.00019 
Epoch : 72 Loss : 0.00019 
Epoch : 73 Loss : 0.00018 
Epoch : 74 Loss : 0.00018 
Epoch : 75 Loss : 0.00018 
Epoch : 76 Loss : 0.00018 
Epoch : 77 Loss : 0.00018 
Epoch : 78 Loss : 0.00018 
Epoch : 79 Loss : 0.00018 
Epoch : 80 Loss : 0.00018 
Epoch : 81 Loss : 0.00018 
Epoch : 82 Loss : 0.00018 
Epoch : 83 Loss : 0.00018 
Epoch : 84 Loss : 0.00018 
Epoch : 85 Loss : 0.00018 
Epoch : 86 Loss : 0.00018 
Epoch : 87 Loss : 0.00018 
Epoch : 88 Loss : 0.00018 
Epoch : 89 Loss : 0.00018 
Epoch : 90 Loss : 0.00018 
Epoch : 91 Loss : 0.00018 
Epoch : 92 Loss : 0.00018 
Epoch : 93 Loss : 0.00018 
Epoch : 94 Loss : 0.00018 
Epoch : 95 Loss : 0.00018 
Epoch : 96 Loss : 0.00018 
Epoch : 97 Loss : 0.00018 
Epoch : 98 Loss : 0.00018 
Epoch : 99 Loss : 0.00018 
Epoch : 100 Loss : 0.00018 
Epoch : 101 Loss : 0.00018 
Epoch : 102 Loss : 0.00018 
Epoch : 103 Loss : 0.00018 
Epoch : 104 Loss : 0.00018 
Epoch : 105 Loss : 0.00018 
Epoch : 106 Loss : 0.00018 
Epoch : 107 Loss : 0.00018 
Epoch : 108 Loss : 0.00018 
Epoch : 109 Loss : 0.00018 
Epoch : 110 Loss : 0.00018 
Epoch : 111 Loss : 0.00017 
Epoch : 112 Loss : 0.00017 
Epoch : 113 Loss : 0.00017 
Epoch : 114 Loss : 0.00017 
Epoch : 115 Loss : 0.00017 
Epoch : 116 Loss : 0.00017 
Epoch : 117 Loss : 0.00017 
Epoch : 118 Loss : 0.00017 
Epoch : 119 Loss : 0.00017 
Epoch : 120 Loss : 0.00017 
Epoch : 121 Loss : 0.00017 
Epoch : 122 Loss : 0.00017 
Epoch : 123 Loss : 0.00017 
Epoch : 124 Loss : 0.00017 
Epoch : 125 Loss : 0.00017 
Epoch : 126 Loss : 0.00017 
Epoch : 127 Loss : 0.00017 
Epoch : 128 Loss : 0.00017 
Epoch : 129 Loss : 0.00017 
Epoch : 130 Loss : 0.00017 
Epoch : 131 Loss : 0.00017 
Epoch : 132 Loss : 0.00017 
Epoch : 133 Loss : 0.00017 
Epoch : 134 Loss : 0.00017 
Epoch : 135 Loss : 0.00017 
Epoch : 136 Loss : 0.00017 
Epoch : 137 Loss : 0.00017 
Epoch : 138 Loss : 0.00017 
Epoch : 139 Loss : 0.00017 
Epoch : 140 Loss : 0.00017 
Epoch : 141 Loss : 0.00017 
Epoch : 142 Loss : 0.00017 
Epoch : 143 Loss : 0.00017 
Epoch : 144 Loss : 0.00017 
Epoch : 145 Loss : 0.00017 
Epoch : 146 Loss : 0.00017 
Epoch : 147 Loss : 0.00017 
Epoch : 148 Loss : 0.00017 
Epoch : 149 Loss : 0.00017 
Epoch : 150 Loss : 0.00017 
Epoch : 151 Loss : 0.00017 
Epoch : 152 Loss : 0.00017 
Epoch : 153 Loss : 0.00017 
Epoch : 154 Loss : 0.00017 
Epoch : 155 Loss : 0.00017 
Epoch : 156 Loss : 0.00017 
Epoch : 157 Loss : 0.00017 
Epoch : 158 Loss : 0.00016 
Epoch : 159 Loss : 0.00016 
Epoch : 160 Loss : 0.00016 
Epoch : 161 Loss : 0.00016 
Epoch : 162 Loss : 0.00016 
Epoch : 163 Loss : 0.00016 
Epoch : 164 Loss : 0.00016 
Epoch : 165 Loss : 0.00016 
Epoch : 166 Loss : 0.00016 
Epoch : 167 Loss : 0.00016 
Epoch : 168 Loss : 0.00016 
Epoch : 169 Loss : 0.00016 
Epoch : 170 Loss : 0.00016 
Epoch : 171 Loss : 0.00016 
Epoch : 172 Loss : 0.00016 
Epoch : 173 Loss : 0.00016 
Epoch : 174 Loss : 0.00016 
Epoch : 175 Loss : 0.00016 
Epoch : 176 Loss : 0.00016 
Epoch : 177 Loss : 0.00016 
Epoch : 178 Loss : 0.00016 
Epoch : 179 Loss : 0.00016 
Epoch : 180 Loss : 0.00016 
Epoch : 181 Loss : 0.00016 
Epoch : 182 Loss : 0.00016 
Epoch : 183 Loss : 0.00016 
Epoch : 184 Loss : 0.00016 
Epoch : 185 Loss : 0.00016 
Epoch : 186 Loss : 0.00016 
Epoch : 187 Loss : 0.00016 
Epoch : 188 Loss : 0.00016 
Epoch : 189 Loss : 0.00016 
Epoch : 190 Loss : 0.00016 
Epoch : 191 Loss : 0.00016 
Epoch : 192 Loss : 0.00016 
Epoch : 193 Loss : 0.00016 
Epoch : 194 Loss : 0.00016 
Epoch : 195 Loss : 0.00016 
Epoch : 196 Loss : 0.00016 
Epoch : 197 Loss : 0.00016 
Epoch : 198 Loss : 0.00016 
Epoch : 199 Loss : 0.00016 
Epoch : 200 Loss : 0.00016 
Epoch : 201 Loss : 0.00016 
Epoch : 202 Loss : 0.00016 
Epoch : 203 Loss : 0.00016 
Epoch : 204 Loss : 0.00016 
Epoch : 205 Loss : 0.00016 
Epoch : 206 Loss : 0.00016 
Epoch : 207 Loss : 0.00016 
Epoch : 208 Loss : 0.00016 
Epoch : 209 Loss : 0.00016 
Epoch : 210 Loss : 0.00015 
Epoch : 211 Loss : 0.00016 
Epoch : 212 Loss : 0.00016 
Epoch : 213 Loss : 0.00015 
Epoch : 214 Loss : 0.00015 
Epoch : 215 Loss : 0.00015 
Epoch : 216 Loss : 0.00015 
Epoch : 217 Loss : 0.00015 
Epoch : 218 Loss : 0.00015 
Epoch : 219 Loss : 0.00015 
Epoch : 220 Loss : 0.00015 
Epoch : 221 Loss : 0.00015 
Epoch : 222 Loss : 0.00015 
Epoch : 223 Loss : 0.00015 
Epoch : 224 Loss : 0.00015 
Epoch : 225 Loss : 0.00015 
Epoch : 226 Loss : 0.00015 
Epoch : 227 Loss : 0.00015 
Epoch : 228 Loss : 0.00015 
Epoch : 229 Loss : 0.00015 
Epoch : 230 Loss : 0.00015 
Epoch : 231 Loss : 0.00015 
Epoch : 232 Loss : 0.00015 
Epoch : 233 Loss : 0.00015 
Epoch : 234 Loss : 0.00015 
Epoch : 235 Loss : 0.00015 
Epoch : 236 Loss : 0.00015 
Epoch : 237 Loss : 0.00015 
Epoch : 238 Loss : 0.00015 
Epoch : 239 Loss : 0.00015 
Epoch : 240 Loss : 0.00015 
Epoch : 241 Loss : 0.00015 
Epoch : 242 Loss : 0.00015 
Epoch : 243 Loss : 0.00015 
Epoch : 244 Loss : 0.00015 
Epoch : 245 Loss : 0.00015 
Epoch : 246 Loss : 0.00015 
Epoch : 247 Loss : 0.00015 
Epoch : 248 Loss : 0.00015 
Epoch : 249 Loss : 0.00015 
Epoch : 250 Loss : 0.00015 
Epoch : 251 Loss : 0.00015 
Epoch : 252 Loss : 0.00015 
Epoch : 253 Loss : 0.00015 
Epoch : 254 Loss : 0.00015 
Epoch : 255 Loss : 0.00015 
Epoch : 256 Loss : 0.00015 
Epoch : 257 Loss : 0.00015 
Epoch : 258 Loss : 0.00015 
Epoch : 259 Loss : 0.00015 
Epoch : 260 Loss : 0.00015 
Epoch : 261 Loss : 0.00015 
Epoch : 262 Loss : 0.00015 
Epoch : 263 Loss : 0.00015 
Epoch : 264 Loss : 0.00015 
Epoch : 265 Loss : 0.00015 
Epoch : 266 Loss : 0.00015 
Epoch : 267 Loss : 0.00015 
Epoch : 268 Loss : 0.00015 
Epoch : 269 Loss : 0.00015 
Epoch : 270 Loss : 0.00014 
Epoch : 271 Loss : 0.00015 
Epoch : 272 Loss : 0.00014 
Epoch : 273 Loss : 0.00014 
Epoch : 274 Loss : 0.00014 
Epoch : 275 Loss : 0.00014 
Epoch : 276 Loss : 0.00014 
Epoch : 277 Loss : 0.00014 
Epoch : 278 Loss : 0.00014 
Epoch : 279 Loss : 0.00014 
Epoch : 280 Loss : 0.00014 
Epoch : 281 Loss : 0.00014 
Epoch : 282 Loss : 0.00014 
Epoch : 283 Loss : 0.00014 
Epoch : 284 Loss : 0.00014 
Epoch : 285 Loss : 0.00014 
Epoch : 286 Loss : 0.00014 
Epoch : 287 Loss : 0.00014 
Epoch : 288 Loss : 0.00014 
Epoch : 289 Loss : 0.00014 
Epoch : 290 Loss : 0.00014 
Epoch : 291 Loss : 0.00014 
Epoch : 292 Loss : 0.00014 
Epoch : 293 Loss : 0.00014 
Epoch : 294 Loss : 0.00014 
Epoch : 295 Loss : 0.00014 
Epoch : 296 Loss : 0.00014 
Epoch : 297 Loss : 0.00014 
Epoch : 298 Loss : 0.00014 
Epoch : 299 Loss : 0.00014 
Epoch : 300 Loss : 0.00014 
Epoch : 301 Loss : 0.00014 
Epoch : 302 Loss : 0.00014 
Epoch : 303 Loss : 0.00014 
Epoch : 304 Loss : 0.00014 
Epoch : 305 Loss : 0.00014 
Epoch : 306 Loss : 0.00014 
Epoch : 307 Loss : 0.00014 
Epoch : 308 Loss : 0.00014 
Epoch : 309 Loss : 0.00014 
Epoch : 310 Loss : 0.00014 
Epoch : 311 Loss : 0.00014 
Epoch : 312 Loss : 0.00014 
Epoch : 313 Loss : 0.00014 
Epoch : 314 Loss : 0.00014 
Epoch : 315 Loss : 0.00014 
Epoch : 316 Loss : 0.00014 
Epoch : 317 Loss : 0.00014 
Epoch : 318 Loss : 0.00014 
Epoch : 319 Loss : 0.00014 
Epoch : 320 Loss : 0.00014 
Epoch : 321 Loss : 0.00014 
Epoch : 322 Loss : 0.00014 
Epoch : 323 Loss : 0.00014 
Epoch : 324 Loss : 0.00014 
Epoch : 325 Loss : 0.00014 
Epoch : 326 Loss : 0.00014 
Epoch : 327 Loss : 0.00014 
Epoch : 328 Loss : 0.00014 
Epoch : 329 Loss : 0.00014 
Epoch : 330 Loss : 0.00014 
Epoch : 331 Loss : 0.00014 
Epoch : 332 Loss : 0.00014 
Epoch : 333 Loss : 0.00014 
Epoch : 334 Loss : 0.00014 
Epoch : 335 Loss : 0.00014 
Epoch : 336 Loss : 0.00014 
Epoch : 337 Loss : 0.00014 
Epoch : 338 Loss : 0.00014 
Epoch : 339 Loss : 0.00014 
Epoch : 340 Loss : 0.00014 
Epoch : 341 Loss : 0.00014 
Epoch : 342 Loss : 0.00014 
Epoch : 343 Loss : 0.00014 
Epoch : 344 Loss : 0.00014 
Epoch : 345 Loss : 0.00014 
Epoch : 346 Loss : 0.00014 
Epoch : 347 Loss : 0.00013 
Epoch : 348 Loss : 0.00013 
Epoch : 349 Loss : 0.00013 
Epoch : 350 Loss : 0.00013 
Epoch : 351 Loss : 0.00013 
Epoch : 352 Loss : 0.00013 
Epoch : 353 Loss : 0.00013 
Epoch : 354 Loss : 0.00013 
Epoch : 355 Loss : 0.00013 
Epoch : 356 Loss : 0.00013 
Epoch : 357 Loss : 0.00013 
Epoch : 358 Loss : 0.00013 
Epoch : 359 Loss : 0.00013 
Epoch : 360 Loss : 0.00013 
Epoch : 361 Loss : 0.00013 
Epoch : 362 Loss : 0.00013 
Epoch : 363 Loss : 0.00013 
Epoch : 364 Loss : 0.00013 
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Epoch : 1986 Loss : 0.00009 
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Epoch : 1992 Loss : 0.00009 
Epoch : 1993 Loss : 0.00009 
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Epoch : 1995 Loss : 0.00009 
Epoch : 1996 Loss : 0.00009 
Epoch : 1997 Loss : 0.00009 
Epoch : 1998 Loss : 0.00009 
Epoch : 1999 Loss : 0.00009 

















In [ ]:



    






    











In [141]:



    


# Test Time!



    











In [127]:



    


test_cases = X_input[:100, :, :]

if cuda_available:
    test_cases = X_batch.cuda()

test_variable =  Variable(test_cases)
outputs = net(test_variable)



    











In [128]:



    


g = plt.imshow(outputs[0].data.cpu().numpy().reshape(28, 28))



    


















    
























In [129]:



    


g = plt.imshow(outputs[1].data.cpu().numpy().reshape(28, 28))



    


















    
























In [130]:



    


g = plt.imshow(X_1s[0].reshape(28,28))



    


















    
























In [131]:



    


g = plt.imshow(outputs[0].data.cpu().numpy().reshape(28, 28)-outputs[1].data.cpu().numpy().reshape(28, 28))



    


















    
























In [ ]:



    






    











In [ ]:



    






    











In [ ]:



    






    











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