In [67]:

    

%matplotlib inline


    

In [68]:

    

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import functools
import tensorflow as tf
plt.rc('grid', alpha=0)


    

In [3]:

    

%bash
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz


    

    




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--2017-07-13 02:21:15--  https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz
Resolving www.cs.toronto.edu (www.cs.toronto.edu)... 128.100.3.30
Connecting to www.cs.toronto.edu (www.cs.toronto.edu)|128.100.3.30|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 170052171 (162M) [application/x-gzip]
Saving to: 'cifar-10-binary.tar.gz'

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162250K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 46.1M 0s
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162350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 46.4M 0s
162400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 37.9M 0s
162450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 45.9M 0s
162500K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 46.0M 0s
162550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 44.3M 0s
162600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 38.5M 0s
162650K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 48.3M 0s
162700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 48.0M 0s
162750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 52.1M 0s
162800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 42.7M 0s
162850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 56.6M 0s
162900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 57.7M 0s
162950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 61.1M 0s
163000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 47.8M 0s
163050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 61.7M 0s
163100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 52.0M 0s
163150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 58.7M 0s
163200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 48.1M 0s
163250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 60.8M 0s
163300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 49.6M 0s
163350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 55.6M 0s
163400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 45.3M 0s
163450K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 28.5M 0s
163500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 61.1M 0s
163550K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 60.1M 0s
163600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 51.3M 0s
163650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 56.7M 0s
163700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 57.1M 0s
163750K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 57.1M 0s
163800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 48.6M 0s
163850K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 58.0M 0s
163900K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 57.9M 0s
163950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 62.3M 0s
164000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 49.0M 0s
164050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 54.8M 0s
164100K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 62.3M 0s
164150K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 58.0M 0s
164200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 50.5M 0s
164250K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 56.3M 0s
164300K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 62.6M 0s
164350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 61.1M 0s
164400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 50.9M 0s
164450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 55.3M 0s
164500K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 56.4M 0s
164550K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 60.5M 0s
164600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 49.6M 0s
164650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 60.8M 0s
164700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 59.4M 0s
164750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 58.6M 0s
164800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 52.4M 0s
164850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 62.1M 0s
164900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  436M 0s
164950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  462M 0s
165000K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  434M 0s
165050K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  451M 0s
165100K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  306M 0s
165150K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  418M 0s
165200K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  377M 0s
165250K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  476M 0s
165300K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  463M 0s
165350K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  478M 0s
165400K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  433M 0s
165450K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  461M 0s
165500K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  455M 0s
165550K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  435M 0s
165600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 44.7M 0s
165650K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 48.9M 0s
165700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 50.8M 0s
165750K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 51.3M 0s
165800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 43.4M 0s
165850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 50.8M 0s
165900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 49.8M 0s
165950K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 52.2M 0s
166000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 42.3M 0s
166050K .......... ......                                     100% 49.6M=3.3s

2017-07-13 02:21:19 (49.1 MB/s) - 'cifar-10-binary.tar.gz' saved [170052171/170052171]

In [4]:

    

%bash
tar -xvf cifar-10-binary.tar.gz


    

    




cifar-10-batches-bin/
cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin
cifar-10-batches-bin/batches.meta.txt
cifar-10-batches-bin/data_batch_3.bin
cifar-10-batches-bin/data_batch_4.bin
cifar-10-batches-bin/test_batch.bin
cifar-10-batches-bin/readme.html
cifar-10-batches-bin/data_batch_5.bin
cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin

In [5]:

    

labels = !cat cifar-10-batches-bin/batches.meta.txt
labels = labels[:-1] # there's an extra newline at the end of the file
print(labels)


    

    




['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

In [6]:

    

def get_examples(filename):
  f = open(filename)
  d = { # use a dict because python2 doesn't have python3's nonlocal
    'limit' : 10000,
    'call_count' : 0
   }
  
  def get_example(f):
    if d['call_count'] == d['limit']:
      print('file already closed')
    lbyte = f.read(1)
    ibytes = f.read(3072) 
    # 1st byte is a label, which should be an index in our list of values
    label = np.fromstring(lbyte, dtype='>u1')[0]
    # next 3072 bytes are rgb values ordered like this 1024 R, 1024 G, 1024 B
    # first 32 bytes are the first row of red bytes, next 32 is the second row of red bytes and so on for the 1024 red bytes
    arr = np.frombuffer(ibytes, dtype='>u1')
    arr = arr.reshape(3,32,32)
    # need to swap axes twice because imgplot expects 3, 32, 32 shape
    arr = arr.swapaxes(0,2).swapaxes(0,1)
    d['call_count'] +=1
    if d['call_count'] == d['limit']:
      f.close()
    return labels[label], arr
  
  return functools.partial(get_example, f)


    

In [7]:

    

get_next_example = get_examples('cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin')


    

In [8]:

    

label, arr = get_next_example()
print(label)
imgplot = plt.imshow(arr)


    

    




frog






    

In [9]:

    

#set top and left sides to 0s
arr.setflags(write=1)
arr[0:2]=0
arr[:,0:2]=0
imgplot = plt.imshow(arr)


    

In [10]:

    

label, arr = get_next_example()
print(label)
imgplot = plt.imshow(arr)


    

    




truck






    

In [11]:

    

sess = tf.InteractiveSession() # run these in an interactive session


    

In [12]:

    

image_tensor = tf.convert_to_tensor(arr)
image_tensor = tf.random_crop(image_tensor, [24, 24, 3])
evaluated_tensor = image_tensor.eval()
imgplot = plt.imshow(evaluated_tensor)


    

In [13]:

    

plt.imshow(tf.image.flip_left_right(arr).eval())


    

    
Out[13]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fb3d0ae25d0>






    

In [14]:

    

#max_delta should be in the range [0,1), see adjust_brightness https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/adjust_brightness
plt.imshow(tf.image.random_brightness(arr, max_delta=0.5).eval())


    

    
Out[14]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fb3d07a3850>






    

In [15]:

    

plt.imshow(tf.image.random_contrast(arr, lower=0.2, upper=1.8).eval())


    

    
Out[15]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fb3d0698b50>






    

In [16]:

    

img= mpimg.imread('mandrill.jpg') 
imgplot = plt.imshow(img)


    

In [26]:

    

cropped = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(img, 220,220)
imgplot = plt.imshow(tf.image.resize_nearest_neighbor([cropped], [32,32] ).eval())


    

    
Out[26]:





array([[[[ 38,  34,   0],
         [ 88,  90,  43],
         [ 91,  97,  37],
         ..., 
         [ 82,  91,  46],
         [ 82,  93,  37],
         [ 58,  64,  38]],

        [[ 51,  48,   3],
         [114, 119,  55],
         [148, 155,  88],
         ..., 
         [ 64,  73,  28],
         [130, 139,  94],
         [140, 152,  86]],

        [[127, 126,  69],
         [ 90,  92,  42],
         [107, 116,  37],
         ..., 
         [113, 122,  77],
         [110, 120,  70],
         [136, 145, 100]],

        ..., 
        [[135, 143, 122],
         [142, 144, 105],
         [142, 113,  55],
         ..., 
         [ 82,  76,  52],
         [ 75,  78,  57],
         [ 75,  85,  74]],

        [[108, 123, 118],
         [105, 111,  85],
         [125, 126,  68],
         ..., 
         [ 90,  83,  64],
         [ 88,  87,  67],
         [ 84,  88,  89]],

        [[ 94, 115, 110],
         [100, 117, 107],
         [103, 125, 122],
         ..., 
         [ 63,  64,  46],
         [ 64,  68,  54],
         [ 70,  73,  64]]]], dtype=uint8)

In [264]:

    

filenames = ['Lenna.jpg', 'Fabio.jpg']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames) #  list of files to read

reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)

img = tf.image.decode_jpeg(value) # use png or jpg decoder based on your files.
img_arr = []
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess2:
  sess2.run(init)

  # Start populating the filename queue.
  coord = tf.train.Coordinator()
  threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

  for i in range(len(filenames)):
    arr = img.eval()
    img_arr.append(arr) 
    print("arr.shape : " + str(arr.shape))

  coord.request_stop()
  coord.join(threads)


    

    




arr.shape : (400, 400, 3)
arr.shape : (257, 271, 3)

In [266]:

    

plt.imshow(img_arr[1])


    

    
Out[266]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f332087e610>






    

In [2]:

    

!ls cifar10


    

    




config.yaml  predict_test.json	README.md  setup.py  trainer

In [4]:

    

%%bash
cd cifar10
export TF_CONFIG='{"task":{"type":"master"}}'
python -m trainer.task


    

    




> /home/jaraneta/thinking_machines/dost_workshop/deeplearningworkshop/cifar10/trainer/task.py(157)main()
-> if not tf_config:
(Pdb) 






    




Traceback (most recent call last):
  File "/home/jaraneta/anaconda3/lib/python3.6/runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
    "__main__", mod_spec)
  File "/home/jaraneta/anaconda3/lib/python3.6/runpy.py", line 85, in _run_code
    exec(code, run_globals)
  File "/home/jaraneta/thinking_machines/dost_workshop/deeplearningworkshop/cifar10/trainer/task.py", line 178, in <module>
    tf.app.run()
  File "/home/jaraneta/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
    _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
  File "/home/jaraneta/thinking_machines/dost_workshop/deeplearningworkshop/cifar10/trainer/task.py", line 157, in main
    if not tf_config:
  File "/home/jaraneta/thinking_machines/dost_workshop/deeplearningworkshop/cifar10/trainer/task.py", line 157, in main
    if not tf_config:
  File "/home/jaraneta/anaconda3/lib/python3.6/bdb.py", line 48, in trace_dispatch
    return self.dispatch_line(frame)
  File "/home/jaraneta/anaconda3/lib/python3.6/bdb.py", line 67, in dispatch_line
    if self.quitting: raise BdbQuit
bdb.BdbQuit

In [69]:

    

from google.datalab.ml import *
tb_id = TensorBoard.start('/tmp/cifar10/train')


    

    





TensorBoard was started successfully with pid 5772. Click here to access it.

In [ ]: