/** ĠAdapt ed Ġfrom Ġhttps :// github . com / eclipse / deep learning 4 j - examples / blob / master / dl 4 j - examples / src / main / java / org / Ċ Ġ* Ġdeep learning 4 j / examples / quickstart / modeling / re current / Video Frame Classifier . java Ġ**/ Ċ Ċ package Ġorg . k lay . examples . re current Ċ Ċ import Ġorg . apache . commons . io . FileUtils Ċ import Ġorg . data vec . api . conf . Configuration Ċ import Ġorg . data vec . api . records . reader . Sequence Record Reader Ċ import Ġorg . data vec . api . records . reader . impl . csv . CSV Sequence Record Reader Ċ import Ġorg . data vec . api . split . Input Split Ċ import Ġorg . data vec . api . split . Number ed File Input Split Ċ import Ġorg . data vec . codec . reader . Native Codec Record Reader Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . datasets . data vec . Sequence Record Reader DataSet Iterator Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . Back prop Type Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . Gradient Normalization Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . layers .* Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . preprocessor . C nn To Feed Forward Pre Processor Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . preprocessor . Feed Forward To R nn Pre Processor Ċ import Ġorg . deep learning 4 j . nn . conf . preprocessor . R nn To C nn Pre Processor 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 . listeners . Score Iteration Listener Ċ import Ġorg . k lay . examples . utils . Downloader Utility Ċ import Ġorg . nd 4 j . evaluation . classification . Evaluation Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . activ ations . Activation Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . dataset . Async DataSet Iterator Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . dataset . api . DataSet Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . dataset . api . DataSet Pre Processor 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 . learning . config . Ad a Grad Ċ import Ġorg . nd 4 j . linalg . loss functions . Loss Functions Ċ import Ġjava . io . File Ċ import Ġjava . io . IOException Ċ import Ġjava . nio . charset . Charset Ċ import Ġorg . k lay . nn .* ĊĊ Ċ /** Ċ Ġ* ĠExample : ĠCombine Ġconvolution al , Ġmax Ġpooling , Ġdense Ġ( feed Ġforward ) Ġand Ġre current Ġ( LSTM ) Ġlayers Ġto Ġclassify Ġeach Ċ Ġ* Ġframe Ġof Ġa Ġvideo Ġ( using Ġa Ġgenerated / synt hetic Ġvideo Ġdata Ġset ) Ċ Ġ* ĠSpecific ally , Ġeach Ġvideo Ġcontains Ġa Ġshape Ġ( random ly Ġselected : Ġcircles , Ġsquares , Ġlines , Ġar cs ) Ġwhich Ġpersist Ġfor Ċ Ġ* Ġmultiple Ġframes Ġ( though Ġmove Ġbetween Ġframes ) Ġand Ġmay Ġleave Ġthe Ġframe . ĠEach Ġvideo Ġcontains Ġmultiple Ġshapes Ġwhich Ċ Ġ* Ġare Ġshown Ġfor Ġsome Ġrandom Ġnumber Ġof Ġframes . Ċ Ġ* ĠThe Ġnetwork Ġneeds Ġto Ġclassify Ġthese Ġshapes , Ġeven Ġwhen Ġthe Ġshape Ġhas Ġleft Ġthe Ġframe . Ċ Ġ* Ċ Ġ* ĠThis Ġexample Ġis Ġsomewhat Ġcont rived , Ġbut Ġshows Ġdata Ġimport Ġand Ġnetwork Ġconfiguration Ġfor Ġclass ifying Ġvideo Ġframes . Ċ Ġ* ĠThe Ġdata Ġfor Ġthis Ġexample Ġis Ġautomatically Ġdownloaded Ġto : Ċ Ġ* Ġ"~/ dl 4 j - examples - data / dl 4 j - examples / video / videos hape sex ample " Ċ Ġ* Ġ************************************************* ****** Ċ Ġ* Ġ@ author ĠAlex ĠBlack Ċ Ġ*/ Ċ object ĠVideo Frame Classifier Ġ{ ĊĠĠĠ Ġprivate Ġconst Ġval ĠN _ VID EOS Ġ= Ġ 5 0 0 ĊĠĠĠ Ġprivate Ġconst Ġval ĠV _ WIDTH Ġ= Ġ 1 3 0 ĊĠĠĠ Ġprivate Ġconst Ġval ĠV _ HEIGHT Ġ= Ġ 1 3 0 ĊĠĠĠ Ġprivate Ġconst Ġval ĠV _ N FR AMES Ġ= Ġ 1 5 0 ĊĠĠĠ Ġ@ Throws ( Exception :: class ) ĊĠĠĠ Ġ@ Jvm Static ĊĠĠĠ Ġfun Ġmain ( args : ĠArray < String >) Ġ{ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// ĠNote Ġthat Ġyou Ġwill Ġneed Ġto Ġrun Ġwith Ġat Ġleast Ġ 7 G Ġoff Ġheap Ġmemory ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġif Ġyou Ġwant Ġto Ġkeep Ġthis Ġbatch size Ġand Ġtrain Ġthe Ġnn Ġconfig Ġspecified ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġmini Batch Size Ġ= Ġ 1 6 ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġdata Directory Ġ= ĠDown loader Utility . VIDEO EXAMPLE . Download () Ġ+ Ġ"/ videos hape sex ample /" ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Set Ġup Ġnetwork Ġarchitecture : ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġconf Ġ= Ġsequential Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġseed ( 1 2 3 4 5 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġl 2 ( 0 . 0 0 1 ) Ġ// l 2 Ġregular ization Ġon Ġall Ġlayers ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġupdater ( Ad a Grad ( 0 . 0 4 )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġlayers Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġconv 2 d Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġkernel Size ( 1 0 , Ġ 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn In ( 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Out ( 3 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġstride ( 4 , Ġ 4 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġactivation ( Activation . RE LU ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġweight Init ( Weight Init . RE LU ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġsub sampling Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġpooling Type ( Sub sampling Layer . Pooling Type . MAX ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġkernel Size ( 3 , Ġ 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġstride ( 2 , Ġ 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġconv 2 d Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġkernel Size ( 3 , Ġ 3 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn In ( 3 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Out ( 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġstride ( 2 , Ġ 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġactivation ( Activation . RE LU ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġweight Init ( Weight Init . RE LU ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġdense Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġactivation ( Activation . RE LU ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn In ( 4 9 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Out ( 5 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġweight Init ( Weight Init . RE LU ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġgradient Normalization ( Gradient Normalization . Clip Element Wise Absolute Value ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġgradient Normalization Threshold ( 1 0 . 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġupdater ( Ad a Grad ( 0 . 0 1 )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġl stm Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġactivation ( Activation . T AN H ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn In ( 5 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Out ( 5 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġweight Init ( Weight Init . X AV I ER ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġupdater ( Ad a Grad ( 0 . 0 0 8 )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġgradient Normalization ( Gradient Normalization . Clip Element Wise Absolute Value ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġgradient Normalization Threshold ( 1 0 . 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġrnn Output Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġloss Function ( Loss Functions . Loss Function . MC X ENT ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġactivation ( Activation . SOFT MAX ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn In ( 5 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Out ( 4 ) Ġ// 4 Ġpossible Ġshapes : Ġcircle , Ġsquare , Ġarc , Ġline ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġweight Init ( Weight Init . X AV I ER ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġgradient Normalization ( Gradient Normalization . Clip Element Wise Absolute Value ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġgradient Normalization Threshold ( 1 0 . 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Pre Processor ( 0 , ĠR nn To C nn Pre Processor ( V _ HEIGHT , ĠV _ WIDTH , Ġ 3 )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Pre Processor ( 3 , ĠC nn To Feed Forward Pre Processor ( 7 , Ġ 7 , Ġ 1 0 )) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġinput Pre Processor ( 4 , ĠFeed Forward To R nn Pre Processor ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġback prop Type ( Back prop Type . Truncated B PT T ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġt B PT T Forward Length ( V _ N FR AMES Ġ/ Ġ 5 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġt B PT T Backward Length ( V _ N FR AMES Ġ/ Ġ 5 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġnet Ġ= ĠMulti Layer Network ( conf ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġnet . init () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ġsummary Ġof Ġlayer Ġand Ġparameters ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln ( net . summary ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtest Start Idx Ġ= Ġ( 0 . 9 Ġ* ĠN _ VID EOS ). toInt () Ġ// 9 0 % Ġin Ġtrain , Ġ 1 0 % Ġin Ġtest ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġn Test Ġ= ĠN _ VID EOS Ġ- Ġtest Start Idx ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Con duct Ġlearning ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Starting Ġtraining ...") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġnet . set Listeners ( Score Iteration Listener ( 1 )) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġn Train Epoch s Ġ= Ġ 1 5 ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġfor Ġ( i Ġin Ġ 0 Ġuntil Ġn Train Epoch s ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtrain Data Ġ= Ġget DataSet Iterator ( data Directory , Ġ 0 , Ġtest Start Idx Ġ- Ġ 1 , Ġmini Batch Size ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġwhile Ġ( train Data . hasNext ()) Ġnet . fit ( train Data . next ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠN d 4 j . save Binary ( net . params (), ĠFile (" vide om odel . bin ")) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠFileUtils . writeString ToFile ( File (" video conf . json "), Ġconf . toJson (), Ġnull Ġas ĠCharset ?) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Epoch Ġ$ i Ġcomplete ") ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Evaluate Ġclassification Ġperformance : ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġevaluate Performance ( net , Ġtest Start Idx , Ġn Test , Ġdata Directory ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Throws ( Exception :: class ) ĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġevaluate Performance ( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġnet : ĠMulti Layer Network , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtest Start Idx : ĠInt , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Examples : ĠInt , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoutput Directory : ĠString ĊĠĠĠ Ġ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Ass uming Ġhere Ġthat Ġthe Ġfull Ġtest Ġdata Ġset Ġdoesn 't Ġfit Ġin Ġmemory Ġ-> Ġload Ġ 1 0 Ġexamples Ġat Ġa Ġtime ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlabel Map : ĠMutable Map < Int , ĠString > Ġ= ĠHashMap () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlabel Map [ 0 ] Ġ= Ġ" circle " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlabel Map [ 1 ] Ġ= Ġ" square " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlabel Map [ 2 ] Ġ= Ġ" arc " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġlabel Map [ 3 ] Ġ= Ġ" line " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġevaluation Ġ= ĠEvaluation ( label Map ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval ĠtestData Ġ= Ġget DataSet Iterator ( output Directory , Ġtest Start Idx , Ġn Examples , Ġ 1 0 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġwhile Ġ( testData . hasNext ()) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġds Test Ġ= ĠtestData . next () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġpredicted Ġ= Ġnet . output ( ds Test . features , Ġfalse ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġactual Ġ= Ġds Test . labels ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġevaluation . eval ( actual , Ġpredicted ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln ( evaluation . stats ()) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Throws ( Exception :: class ) ĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġget DataSet Iterator ( ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġdata Directory : ĠString , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart Idx : ĠInt , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġn Examples : ĠInt , ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġmini Batch Size : ĠInt ĊĠĠĠ Ġ): ĠDataSet Iterator Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Here , Ġour Ġdata Ġand Ġlabels Ġare Ġin Ġseparate Ġfiles ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// videos : Ġshapes _ 0 . mp 4 , Ġshapes _ 1 . mp 4 , Ġetc ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// labels : Ġshapes _ 0 . txt , Ġshapes _ 1 . txt , Ġetc . ĠOne Ġtime Ġstep Ġper Ġline ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġfeatures Train Ġ= Ġget Features Reader ( data Directory , Ġstart Idx , Ġn Examples ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlabels Train Ġ= Ġget Labels Reader ( data Directory , Ġstart Idx , Ġn Examples ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġsequence Iter Ġ= ĠSequence Record Reader DataSet Iterator ( features Train , Ġlabels Train , Ġmini Batch Size , Ġ 4 , Ġfalse ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġsequence Iter . pre Processor Ġ= ĠVideo Pre Processor () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Async DataSet Iterator : ĠUsed Ġto Ġ( pre - load ) Ġload Ġdata Ġin Ġa Ġseparate Ġthread ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn ĠAsync DataSet Iterator ( sequence Iter , Ġ 1 ) ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Throws ( IOException :: class , ĠInterruptedException :: class ) ĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġget Features Reader ( path : ĠString , Ġstart Idx : ĠInt , Ġnum : ĠInt ): ĠSequence Record Reader Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ// Input Split Ġis Ġused Ġhere Ġto Ġdefine Ġwhat Ġthe Ġfile Ġpaths Ġlook Ġlike ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġ` is `: ĠInput Split Ġ= ĠNumber ed File Input Split ( path Ġ+ Ġ" shapes _% d . mp 4 ", Ġstart Idx , Ġstart Idx Ġ+ Ġnum Ġ- Ġ 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġconf Ġ= ĠConfiguration () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġconf [ Native Codec Record Reader . R AV EL ] Ġ= Ġ" true " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġconf [ Native Codec Record Reader . START _ FRAME ] Ġ= Ġ" 0 " ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġconf [ Native Codec Record Reader . TOTAL _ FR AMES ] Ġ= ĠV _ N FR AMES . toString () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġconf [ Native Codec Record Reader . ROWS ] Ġ= ĠV _ WIDTH . toString () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġconf [ Native Codec Record Reader . COLUMNS ] Ġ= ĠV _ HEIGHT . toString () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġc rr Ġ= ĠNative Codec Record Reader () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġc rr . initialize ( conf , Ġ` is `) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġc rr ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Throws ( Exception :: class ) ĊĠĠĠ Ġprivate Ġfun Ġget Labels Reader ( path : ĠString , Ġstart Idx : ĠInt , Ġnum : ĠInt ): ĠSequence Record Reader Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġis Labels : ĠInput Split Ġ= ĠNumber ed File Input Split ( path Ġ+ Ġ" shapes _% d . txt ", Ġstart Idx , Ġstart Idx Ġ+ Ġnum Ġ- Ġ 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġcsv Seq Ġ= ĠCSV Sequence Record Reader () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġcsv Seq . initialize ( is Labels ) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġcsv Seq ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġprivate Ġclass ĠVideo Pre Processor Ġ: ĠDataSet Pre Processor Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġoverride Ġfun Ġpre Process ( to Pre Process : ĠDataSet ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġto Pre Process . features . div i ( 2 5 5 ) Ġ// [ 0 , 2 5 5 ] Ġ-> Ġ[ 0 , 1 ] Ġfor Ġinput Ġpixel Ġvalues ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠ Ġ} Ċ }