@ file : SuppressWarnings (" Too Many Functions ", Ġ" StringLiteral Dup lication ", Ġ" Large Class ") Ċ Ċ package Ġedu . wpi . in nd ie . dsl . task Ċ Ċ import Ġarrow . core . right Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . dsl . always Valid Import Validator Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . dsl . configured Correct ly Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . dsl . mock Variable Name Generator Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . testutil . K oin TestFixture Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . tf data . code . layer . Layer To Code Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . tf data . layer . Activation Ċ import Ġedu . wpi . in nd ie . tf data . layer . Layer Ċ import Ġio . kot lint est . matchers . b ooleans . shouldBe False Ċ import Ġio . kot lint est . matchers . b ooleans . shouldBe True Ċ import Ġio . kot lint est . shouldBe Ċ import Ġio . mock k . every Ċ import Ġio . mock k . mock k Ċ import Ġorg . junit . jupiter . api . Test Ċ import Ġorg . k oin . core . context . start K oin Ċ import Ġorg . k oin . dsl . module Ċ Ċ internal Ġclass ĠApply Sequential Layer Delta Task Test Ġ: ĠK oin TestFixture () Ġ{ ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` keep Ġall Ġ 1 Ġlayers `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Re Lu ). is Train able () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ base _ model . get _ layer (" dense _ 1 ") ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` keep Ġall Ġ 2 Ġlayers `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Re Lu ). is Train able () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 2 Ġ= ĠLayer . Unknown Layer (" unknown _ 1 ", Ġnull ). is Train able () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 , Ġlayer 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 , Ġlayer 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĠĠĠ Ġbase _ model . get _ layer (" dense _ 1 "), ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĠĠĠ Ġbase _ model . get _ layer (" unknown _ 1 ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" unknown _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` remove Ġone Ġlayer `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġset Of ( Layer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Re Lu ). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` remove Ġtwo Ġlayers `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLayer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Re Lu ). is Train able (), ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLayer . Unknown Layer (" unknown _ 1 ", Ġnull ). is Train able () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` add Ġone Ġlayer `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Re Lu ). is Train able () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodules ( module Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmock Variable Name Generator () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġsingle < Layer To Code > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmock k Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġevery Ġ{ Ġmake New Layer ( layer 1 ) Ġ} Ġreturns Ġ" layer 1 ". right () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ layer 1 ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` add Ġtwo Ġlayers `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 2 8 , ĠActivation . Re Lu ). is Train able () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 2 Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 2 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Soft Max ). is Train able () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodules ( module Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmock Variable Name Generator () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġsingle < Layer To Code > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmock k Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġevery Ġ{ Ġmake New Layer ( layer 1 ) Ġ} Ġreturns Ġ" layer 1 ". right () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġevery Ġ{ Ġmake New Layer ( layer 2 ) Ġ} Ġreturns Ġ" layer 2 ". right () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 , Ġlayer 2 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĠĠĠ Ġlayer 1 , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĠĠĠ Ġlayer 2 ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 2 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` remove Ġthe Ġfirst Ġlayer Ġand Ġreplace Ġthe Ġsecond Ġand Ġswap Ġthem `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĠLayer . Unknown Layer (" unknown _ 3 ", Ġnull ). is Train able () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 2 Old Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 2 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Soft Max ). is Train able () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 2 New Ġ= ĠLayer . Dense (" dense _ 2 ", Ġnull , Ġ 3 , ĠActivation . Soft Max ). is Train able () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodules ( module Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmock Variable Name Generator () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġsingle < Layer To Code > Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmock k Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġevery Ġ{ Ġmake New Layer ( layer 2 New ) Ġ} Ġreturns Ġ" layer 2 New ". right () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 , Ġlayer 2 Old ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 2 New , Ġlayer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĠĠĠ Ġlayer 2 New , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ĠĠĠ Ġbase _ model . get _ layer (" unknown _ 3 ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 2 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" unknown _ 3 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` copy Ġan Ġunknown Ġlayer `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĠLayer . Unknown Layer (" unknown _ 1 ", Ġnull ). is Train able () ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ base _ model . get _ layer (" unknown _ 1 ") ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" unknown _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` copy Ġa Ġlayer Ġwith Ġan Ġunknown Ġactivation Ġfunction `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlayer 1 Ġ= ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ ĠLayer . Dense (" dense _ 1 ", Ġnull , Ġ 1 0 , ĠActivation . Unknown Activation (" activation _ 1 ")) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ. is Train able () ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" task 1 "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( layer 1 ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . code () ĠshouldBe Ġ""" ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model Ġ= Ġtf . keras . Sequential ([ base _ model . get _ layer (" dense _ 1 ") ]) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ| new _ model . get _ layer (" dense _ 1 "). train able Ġ= ĠTrue ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ""" . trim Margin () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` a Ġcurrent Ġlayer Ġwith Ġinputs Ġfails `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodules ( module Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġalways Valid Import Validator () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( Layer . Unknown Layer ("", Ġset Of ()). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( Layer . Unknown Layer ("", Ġnull ). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . is Configured Correct ly (). shouldBe False () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` a Ġnew Ġlayer Ġwith Ġinputs Ġfails `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodules ( module Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġalways Valid Import Validator () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( Layer . Unknown Layer ("", Ġnull ). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( Layer . Unknown Layer ("", Ġset Of ()). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . is Configured Correct ly (). shouldBe False () ĊĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠ Ġ@ Test ĊĠĠĠ Ġfun Ġ` current Ġand Ġnew Ġlayers Ġwithout Ġany Ġinputs Ġare Ġfine `() Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġstart K oin Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodules ( module Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġalways Valid Import Validator () ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ}) ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġtask Ġ= ĠApply Sequential Layer Delta Task (" "). apply Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġmodel Input Ġ= Ġconfigured Correct ly (" base _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġold Layers Ġ= Ġset Of ( Layer . Unknown Layer ("", Ġnull ). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Layers Ġ= Ġset Of ( Layer . Unknown Layer ("", Ġnull ). is Train able ()) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnew Model Output Ġ= Ġconfigured Correct ly (" new _ model ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtask . is Configured Correct ly (). shouldBe True () ĊĠĠĠ Ġ} Ċ } Ċ