package Ġcom . m cc or by . phot ol abel ler . ml . trainer Ċ Ċ import Ġorg . data vec . image . loader . C if ar Loader Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . datasets . iterator . impl . C if ar DataSet Iterator Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . eval . Evaluation Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . Neural Net Configuration Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . Updater Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . layers . Gr aves LSTM Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . layers . R nn Output Layer Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . mult il ayer . Multi Layer Network Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . weights . Weight Init Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . optimize . api . Iteration Listener Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . ui . stats . Stats Listener Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . util . Model Serializer Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . activ ations . Activation Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . dataset . api . iterator . DataSet Iterator Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . factory . Nd 4 j Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . loss functions . Loss Functions Ċ Ċ import Ġjava . io . File Ċ Ċ class ĠC if ar Trainer ( private Ġval Ġconfig : ĠShared Config ) Ġ{ ĊĠĠĠ Ġ// Ġëª¨ëį¸ ĠìĥĿìĦ± Ċ // ĠĠĠ Ġfun Ġcreate Model ( seed : ĠInt , Ġiterations : ĠInt , Ġnum Labels : ĠInt ): ĠMulti Layer Network Ġ{ Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmodel Conf Ġ= ĠNeural Net Configuration . Builder () Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. seed ( seed ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. updater ( Updater . AD AM ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. iterations ( iterations ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. gradient Normalization ( Gradient Normalization . Ren ormal ize L 2 Per Layer ) Ġ// Ġnormalize Ġto Ġprevent Ġvan ishing Ġor Ġexplo ding Ġgradients Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. optimization Algo ( Optimization Algorithm . STO CH AST IC _ GRAD IENT _ DESC ENT ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. l 1 ( 1 e - 4 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. regular ization ( true ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. l 2 ( 5 Ġ* Ġ 1 e - 4 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. list () Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 0 , ĠConvolution Layer . Builder ( int ArrayOf ( 4 , Ġ 4 ), Ġint ArrayOf ( 1 , Ġ 1 ), Ġint ArrayOf ( 0 , Ġ 0 )) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. name (" cnn 1 ") Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. con volution Mode ( Convolution Mode . Same ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n In ( 3 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n Out ( 3 2 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. weight Init ( Weight Init . X AV I ER _ UNIFORM ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. activation ( Activation . RE LU ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. learning Rate ( 1 e - 2 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. bias Init ( 1 e - 2 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. bias Learning Rate ( 1 e - 2 Ġ* Ġ 2 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 1 , ĠSub sampling Layer . Builder ( Sub sampling Layer . Pooling Type . MAX , Ġint ArrayOf ( 3 , Ġ 3 )) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. name (" pool 1 ") Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 2 , ĠLocal Response Normalization . Builder ( 3 . 0 , Ġ 5 e - 0 5 , Ġ 0 . 7 5 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 3 , ĠDense Layer . Builder () Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. name (" ff n 1 ") Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n Out ( 6 4 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. drop Out ( 0 . 5 ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 4 , ĠOutput Layer . Builder ( Loss Functions . Loss Function . NEGATIVE LOG LIKE LI HO OD ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n Out ( num Labels ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. weight Init ( Weight Init . X AV I ER ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. activation ( Activation . SOFT MAX ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. back prop ( true ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. pre train ( false ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. set InputType ( InputType . con volution al ( config . image Size , Ġconfig . image Size , Ġconfig . channels )) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build () Ċ // Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠMulti Layer Network ( model Conf ). also Ġ{ Ġit . init () Ġ} Ċ // ĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġcreate Model ( seed : ĠInt ): ĠMulti Layer Network Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval ĠHID DEN _ LAYER _ WIDTH Ġ= Ġ 1 0 0 ; ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġmodel Conf Ġ= ĠNeural Net Configuration . Builder () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. seed ( seed ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. bias Init ( 1 e - 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. mini Batch ( false ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. updater ( Updater . AD AM ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. weight Init ( Weight Init . X AV I ER ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. list () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 0 , ĠGr aves LSTM . Builder () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n In ( 2 4 ) Ġ// Ġinput Ġsize ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n Out ( HIDDEN _ LAYER _ WIDTH ) Ġ// Ġoutput Ġsize ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. activation ( Activation . T AN H ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 1 , ĠGr aves LSTM . Builder () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n In ( HIDDEN _ LAYER _ WIDTH ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n Out ( HIDDEN _ LAYER _ WIDTH ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. activation ( Activation . T AN H ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. layer ( 2 , ĠR nn Output Layer . Builder ( Loss Functions . Loss Function . MC X ENT ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. activation ( Activation . SOFT MAX ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n In ( HIDDEN _ LAYER _ WIDTH ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. n Out ( 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. pre train ( false ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. back prop ( true ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. build () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠMulti Layer Network ( model Conf ). also Ġ{ Ġit . init () Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ// ĠíķĻ ìĬµ Ċ // ĠĠĠ Ġfun Ġtrain ( model : ĠMulti Layer Network , Ġnum Samples : ĠInt , Ġepochs : ĠInt , Ġscore Listener : ĠIteration Listener ): ĠMulti Layer Network Ġ{ ĊĠĠĠ Ġfun Ġtrain ( model : ĠMulti Layer Network , Ġnum Samples : ĠInt , Ġepochs : ĠInt ): ĠMulti Layer Network Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . set Listeners ( score Listener ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġc if ar Ġ= ĠC if ar DataSet Iterator ( config . batch Size , Ġnum Samples , Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġint ArrayOf ( config . image Size , Ġconfig . image Size , Ġconfig . channels ), Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠC if ar Loader . NUM _ LABEL S , Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnull , Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfalse , Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtrue ) Ċ // Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 0 Ġuntil Ġepochs ) Ġ{ Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Epoch ================ ==== =$ i ") Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . fit ( cif ar ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġpath Ġ= Ġ" model / src / main / data / input . csv " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġëª¨ëį¸ Ġë§Įëĵ¤ ê³ł Ġzip ĠíĮĮìĿ¼ ë¡ľ ĠìłĢìŀ¥ íķ´ìĦľ ĠìķĪ ëĵľ ë¡ľ ìĿ´ ëĵľ Ġasset ĠíĮĮìĿ¼ ìĹĲ ĠìłĢìŀ¥ íķĺê¸° ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtry { ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġfile Ġ= ĠFile ( path ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġlines Ġ= Ġfile . read Lines () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġline _ len Ġ= Ġlines . size ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġlines Ġ= Ġlines . sub List ( 1 , Ġline _ len Ġ- Ġline _ len Ġ% Ġ 2 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġline _ len Ġ= Ġlines . size ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġsteps Ġ= ĠArray < IntArray >(( line _ len / 2 4 )+ 1 , Ġ{ IntArray ( 2 4 )}) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġmax _ step _ index s Ġ= ĠArray < Int >(( line _ len / 2 4 ), { 0 }) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġi Ġ= Ġ 0 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġj Ġ= Ġ 0 ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( line Ġin Ġlines ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( j Ġ== Ġ 2 4 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġi ++ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġj Ġ= Ġ 0 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġsteps [ i ][ j ++] Ġ= Ġ( line . split (", ")[ 2 ]). toInt () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġtrain _ x Ġ( ìłľ ìĿ¼ Ġë§Ī ì§Ģ ë§ ī Ġëį°ìĿ´íĦ° ĠìĤ Ń ìłľ Ġ-> ĠìĻ ľ ë ĥ Ĳ ë©´ Ġëĭ¤ìĿĮ ëĤ ł Ġëį°ìĿ´íĦ°ë¥¼ Ġìłķ ëĭ µ Ġëį°ìĿ´íĦ° ë¡ľ ĠìĤ¬ìļ©íķł ê±° ëĭĪ ê¹Į ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġtrain _ x Ġ= Ġsteps . slice Array ( 0 .. steps . size - 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġtrain _ x Ġ= ĠArray < Float Array >(( line _ len / 2 4 ), Ġ{ Float Array ( 2 4 )}) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġnormalization ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġx _ max Ġ= Ġsteps [ 0 ]. max () !!. toFloat () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġx _ min Ġ= Ġsteps [ 0 ]. min () !!. toFloat () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor ( i Ġin Ġ 1 .. train _ x . size - 1 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( train _ x [ i ]. max () !! Ġ> Ġx _ max ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġx _ max Ġ= Ġsteps [ i ]. max () !!. toFloat () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( train _ x [ i ]. min () !! Ġ> Ġx _ min ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġx _ min Ġ= Ġsteps [ i ]. min () !!. toFloat () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor ( i Ġin Ġ 0 .. train _ x . size - 1 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor ( j Ġin Ġ 0 .. train _ x [ i ]. size - 1 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtrain _ x [ i ][ j ] Ġ= Ġ(( steps [ i ][ j ]- x _ min )/( x _ max - x _ min )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġtrain _ y Ġ( one - hot ĠìķĪ ëĲľ ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor ( i Ġin Ġ 0 .. max _ step _ index s . size - 1 ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmax _ step _ index s [ i ] Ġ= Ġsteps [ i + 1 ]. indexOf ( steps [ i + 1 ]. max () !! ) Ġ// Ġ!! Ġ: Ġnull ìĿ´ Ġëĵ¤ ìĸ´ ìĺ ¬ ĠìĪĺ ĠìĹĨ ëĭ¤ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġone _ hot Ġ= ĠArray < Float Array >( 2 4 , Ġ{ Float Array ( 2 4 )}) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor ( i Ġin Ġ 0 .. 2 3 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġone _ hot [ i ][ i ] Ġ= Ġ 1 . 0 f ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġtrain _ y Ġ= ĠArray < Float Array >( max _ step _ index s . size , Ġ{ Float Array ( 2 4 )}) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġtrain _ y Ġ( one - hot ĠëĲľ ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor ( i Ġin Ġ 0 .. train _ y . size - 1 ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġtrain _ y [ i ] Ġ= Ġone _ hot [ max _ step _ index s [ i ]] ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġnd 4 j _ train _ x Ġ= ĠN d 4 j . create ( train _ x [ 0 ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġnd 4 j _ train _ y Ġ= ĠN d 4 j . create ( train _ y [ 0 ]) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . set Listeners ( score Listener ) Ċ // ĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . set Listeners ( Stats Listener ( stats Storage )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 0 Ġuntil Ġepochs ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Epoch ================ ==== =$ i ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠTODO ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġmodel Ġfit Ġíķ´ ìķ¼ ëĲ ¨ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel . fit ( nd 4 j _ train _ x , Ġnd 4 j _ train _ y ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} catch ( e : Exception ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln ( e . message ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġmodel ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġeval ( model : ĠMulti Layer Network , Ġnum Samples : ĠInt ): ĠEvaluation Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġc if ar Eval Ġ= ĠC if ar DataSet Iterator ( config . batch Size , Ġnum Samples , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġint ArrayOf ( config . image Size , Ġconfig . image Size , Ġconfig . channels ), ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠC if ar Loader . NUM _ LABEL S , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnull , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfalse , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġfalse ) ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" ===== eval Ġmodel ======= =") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġeval Ġ= ĠEvaluation ( cif ar Eval . labels ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġwhile Ġ( cif ar Eval . hasNext ()) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtest DS Ġ= Ġc if ar Eval . next ( config . batch Size ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġoutput Ġ= Ġmodel . output ( test DS . feature Matrix ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġeval . eval ( test DS . labels , Ġoutput ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġeval ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġfun Ġsave Model ( model : ĠMulti Layer Network , Ġlocation : ĠString ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ ĠModel Serializer . write Model ( model , ĠFile ( location ), Ġtrue ) ĊĠĠĠ Ġ} Ċ }