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)
Let's start by downloading and extracting the binary cifar-10 data.
In [3]:
%bash
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz
converted 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz' (ANSI_X3.4-1968) -> 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz' (UTF-8)
--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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250K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 41.1M 77s
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750K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 58.1M 37s
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1100K .......... .......... .......... .......... .......... 0% 34.1M 30s
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1750K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 3.91M 21s
1800K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 30.7M 21s
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1900K .......... .......... .......... .......... .......... 1% 93.1M 20s
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3950K .......... .......... .......... .......... .......... 2% 55.2M 11s
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8750K .......... .......... .......... .......... .......... 5% 431M 6s
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11100K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 454M 6s
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11200K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 379M 5s
11250K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 477M 5s
11300K .......... .......... .......... .......... .......... 6% 64.5M 5s
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11750K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 44.5M 5s
11800K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 39.0M 5s
11850K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 43.0M 5s
11900K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 47.2M 5s
11950K .......... .......... .......... .......... .......... 7% 42.5M 5s
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13300K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 55.7M 5s
13350K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 31.7M 5s
13400K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 30.9M 5s
13450K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 36.8M 5s
13500K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 40.5M 5s
13550K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 30.9M 5s
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13850K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 59.2M 5s
13900K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 55.5M 5s
13950K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 55.9M 5s
14000K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 355M 5s
14050K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 443M 5s
14100K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 390M 5s
14150K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 464M 5s
14200K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 329M 5s
14250K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 420M 5s
14300K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 477M 5s
14350K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 474M 5s
14400K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 320M 5s
14450K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 443M 5s
14500K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 478M 5s
14550K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 47.1M 5s
14600K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 42.3M 5s
14650K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 49.7M 5s
14700K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 43.7M 5s
14750K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 45.0M 5s
14800K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 37.1M 5s
14850K .......... .......... .......... .......... .......... 8% 45.1M 5s
14900K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 43.4M 5s
14950K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 36.8M 5s
15000K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 34.6M 5s
15050K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 58.3M 5s
15100K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 51.7M 5s
15150K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 9.38M 5s
15200K .......... .......... .......... .......... .......... 9% 40.7M 5s
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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']
Let's try loading an example from the first batch of test data. Each example consists of 1 label byte followed by 3072 bytes of image data. Note that there is not delimiter to separate examples.
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
note : plt.imshow
uses top left corner as the origin
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>
Experiment with the image ops here https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image
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)
Tensorflow allows you to define input pipelines instead of feeding the data during each step. tf.train.string_input_producer
turns a list of filenames into a FIFO queue from which a reader can pull them. You should call tf.train.start_queue_runners
to populate the queue before you try to read from it.
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
Interrupt execution after 10 minutes
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 [ ]:
Content source: thinkingmachines/deeplearningworkshop
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