notebooks/Anthony/Resnet50+Transfer Learning Attempt.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true,
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "test_stg1\n",
      "train\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed\n",
    "# It is defined by the kaggle/python docker image: https://github.com/kaggle/docker-python\n",
    "# For example, here's several helpful packages to load in \n",
    "\n",
    "import numpy as np # linear algebra\n",
    "import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)\n",
    "\n",
    "# Input data files are available in the \"../input/\" directory.\n",
    "# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list the files in the input directory\n",
    "\n",
    "from subprocess import check_output\n",
    "print(check_output([\"ls\", \"../input\"]).decode(\"utf8\"))\n",
    "\n",
    "# Any results you write to the current directory are saved as output.\n",
    "\n",
    "import numpy as np\n",
    "np.random.seed(1984)\n",
    "\n",
    "import os\n",
    "import glob\n",
    "import cv2\n",
    "import datetime\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import time\n",
    "import warnings\n",
    "warnings.filterwarnings(\"ignore\")\n",
    "\n",
    "from sklearn.cross_validation import KFold\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.applications import ResNet50\n",
    "from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator\n",
    "from keras.layers.core import Dense, Dropout, Flatten\n",
    "from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D, AveragePooling2D\n",
    "from keras.optimizers import SGD, Adagrad\n",
    "from keras.callbacks import EarlyStopping\n",
    "from keras.utils import np_utils\n",
    "from keras.constraints import maxnorm\n",
    "from sklearn.metrics import log_loss\n",
    "from keras import __version__ as keras_version\n",
    "from os.path import join, split\n",
    "from os import getcwd"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def get_im_cv2(path):\n",
    "    img = cv2.imread(path)\n",
    "    resized = cv2.resize(img, (224, 224), cv2.INTER_LINEAR)\n",
    "    return resized\n",
    "\n",
    "\n",
    "def load_train():\n",
    "    X_train = []\n",
    "    X_train_id = []\n",
    "    y_train = []\n",
    "    start_time = time.time()\n",
    "\n",
    "    print('Read train images')\n",
    "    folders = ['ALB', 'BET', 'DOL', 'LAG', 'NoF', 'OTHER', 'SHARK', 'YFT']\n",
    "    for fld in folders:\n",
    "        index = folders.index(fld)\n",
    "        print('Load folder {} (Index: {})'.format(fld, index))\n",
    "        path = os.path.join('..', 'input', 'train', fld, '*.jpg')\n",
    "        files = glob.glob(path)\n",
    "        for fl in files:\n",
    "            flbase = os.path.basename(fl)\n",
    "            img = get_im_cv2(fl)\n",
    "            X_train.append(img)\n",
    "            X_train_id.append(flbase)\n",
    "            y_train.append(index)\n",
    "\n",
    "    print('Read train data time: {} seconds'.format(round(time.time() - start_time, 2)))\n",
    "    return X_train, y_train, X_train_id\n",
    "\n",
    "\n",
    "def load_test():\n",
    "    path = os.path.join('..', 'input', 'test_stg1', '*.jpg')\n",
    "    files = sorted(glob.glob(path))\n",
    "\n",
    "    X_test = []\n",
    "    X_test_id = []\n",
    "    for fl in files:\n",
    "        flbase = os.path.basename(fl)\n",
    "        img = get_im_cv2(fl)\n",
    "        X_test.append(img)\n",
    "        X_test_id.append(flbase)\n",
    "\n",
    "    return X_test, X_test_id\n",
    "\n",
    "\n",
    "def create_submission(predictions, test_id, info):\n",
    "    result1 = pd.DataFrame(predictions, columns=['ALB', 'BET', 'DOL', 'LAG', 'NoF', 'OTHER', 'SHARK', 'YFT'])\n",
    "    result1.loc[:, 'image'] = pd.Series(test_id, index=result1.index)\n",
    "    now = datetime.datetime.now()\n",
    "    sub_file = 'submission_' + info + '_' + str(now.strftime(\"%Y-%m-%d-%H-%M\")) + '.csv'\n",
    "    result1.to_csv(sub_file, index=False)\n",
    "\n",
    "\n",
    "def read_and_normalize_train_data():\n",
    "    train_data, train_target, train_id = load_train()\n",
    "\n",
    "    print('Convert to numpy...')\n",
    "    train_data = np.array(train_data, dtype=np.uint8)\n",
    "    train_target = np.array(train_target, dtype=np.uint8)\n",
    "\n",
    "    print('Reshape...')\n",
    "    print(train_data.shape)\n",
    "    train_data = train_data.transpose((0, 3, 1, 2))\n",
    "\n",
    "    print('Convert to float...')\n",
    "    train_data = train_data.astype('float32')\n",
    "    train_data = train_data / 255\n",
    "    train_target = np_utils.to_categorical(train_target, 8)\n",
    "\n",
    "    print('Train shape:', train_data.shape)\n",
    "    print(train_data.shape[0], 'train samples')\n",
    "    return train_data, train_target, train_id\n",
    "\n",
    "\n",
    "def read_and_normalize_test_data():\n",
    "    start_time = time.time()\n",
    "    test_data, test_id = load_test()\n",
    "\n",
    "    test_data = np.array(test_data, dtype=np.uint8)\n",
    "    test_data = test_data.transpose((0, 3, 1, 2))\n",
    "\n",
    "    test_data = test_data.astype('float32')\n",
    "    test_data = test_data / 255\n",
    "\n",
    "    print('Test shape:', test_data.shape)\n",
    "    print(test_data.shape[0], 'test samples')\n",
    "    print('Read and process test data time: {} seconds'.format(round(time.time() - start_time, 2)))\n",
    "    return test_data, test_id\n",
    "\n",
    "\n",
    "def dict_to_list(d):\n",
    "    ret = []\n",
    "    for i in d.items():\n",
    "        ret.append(i[1])\n",
    "    return ret\n",
    "\n",
    "\n",
    "def merge_several_folds_mean(data, nfolds):\n",
    "    a = np.array(data[0])\n",
    "    for i in range(1, nfolds):\n",
    "        a += np.array(data[i])\n",
    "    a /= nfolds\n",
    "    return a.tolist()\n",
    "\n",
    "\n",
    "def create_model():\n",
    "    model = ResNet50()\n",
    "    sgd = SGD(lr=1e-2, decay=1e-4, momentum=0.89, nesterov=False)\n",
    "    model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy')\n",
    "\n",
    "    return model\n",
    "\n",
    "\n",
    "def get_validation_predictions(train_data, predictions_valid):\n",
    "    pv = []\n",
    "    for i in range(len(train_data)):\n",
    "        pv.append(predictions_valid[i])\n",
    "    return pv\n",
    "\n",
    "\n",
    "def run_cross_validation_create_models(nfolds=10):\n",
    "    # input image dimensions\n",
    "    batch_size = 32\n",
    "    #nb_epoch = 8\n",
    "    nb_epoch = 50\n",
    "    random_state = 51\n",
    "    first_rl = 96\n",
    "\n",
    "    train_data, train_target, train_id = read_and_normalize_train_data()\n",
    "\n",
    "    yfull_train = dict()\n",
    "    kf = KFold(len(train_id), n_folds=nfolds, shuffle=True, random_state=random_state)\n",
    "    num_fold = 0\n",
    "    sum_score = 0\n",
    "    models = []\n",
    "    for train_index, test_index in kf:\n",
    "        model = create_model()\n",
    "        X_train = train_data[train_index]\n",
    "        Y_train = train_target[train_index]\n",
    "        X_valid = train_data[test_index]\n",
    "        Y_valid = train_target[test_index]\n",
    "\n",
    "        num_fold += 1\n",
    "        print('Start KFold number {} from {}'.format(num_fold, nfolds))\n",
    "        print('Split train: ', len(X_train), len(Y_train))\n",
    "        print('Split valid: ', len(X_valid), len(Y_valid))\n",
    "\n",
    "        callbacks = [\n",
    "            EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, verbose=0),\n",
    "        ]\n",
    "        model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,\n",
    "              shuffle=True, verbose=2, validation_data=(X_valid, Y_valid),\n",
    "              callbacks=callbacks)\n",
    "\n",
    "        predictions_valid = model.predict(X_valid.astype('float32'), batch_size=batch_size, verbose=2)\n",
    "        score = log_loss(Y_valid, predictions_valid)\n",
    "        print('Score log_loss: ', score)\n",
    "        sum_score += score*len(test_index)\n",
    "\n",
    "        # Store valid predictions\n",
    "        for i in range(len(test_index)):\n",
    "            yfull_train[test_index[i]] = predictions_valid[i]\n",
    "\n",
    "        models.append(model)\n",
    "\n",
    "    score = sum_score/len(train_data)\n",
    "    print(\"Log_loss train independent avg: \", score)\n",
    "\n",
    "    info_string = '_' + str(np.round(score,3)) + '_flds_' + str(nfolds) + '_eps_' + str(nb_epoch) + '_fl_' + str(first_rl)\n",
    "    return info_string, models\n",
    "\n",
    "\n",
    "def run_cross_validation_process_test(info_string, models):\n",
    "    batch_size = 24\n",
    "    num_fold = 0\n",
    "    yfull_test = []\n",
    "    test_id = []\n",
    "    nfolds = len(models)\n",
    "\n",
    "    for i in range(nfolds):\n",
    "        model = models[i]\n",
    "        num_fold += 1\n",
    "        print('Start KFold number {} from {}'.format(num_fold, nfolds))\n",
    "        test_data, test_id = read_and_normalize_test_data()\n",
    "        test_prediction = model.predict(test_data, batch_size=batch_size, verbose=2)\n",
    "        yfull_test.append(test_prediction)\n",
    "\n",
    "    test_res = merge_several_folds_mean(yfull_test, nfolds)\n",
    "    info_string = 'loss_' + info_string \\\n",
    "                + '_folds_' + str(nfolds)\n",
    "    create_submission(test_res, test_id, info_string)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "deletable": true,
    "editable": true,
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Keras version: 1.2.2\n",
      "Read train images\n",
      "Load folder ALB (Index: 0)\n",
      "Load folder BET (Index: 1)\n",
      "Load folder DOL (Index: 2)\n",
      "Load folder LAG (Index: 3)\n",
      "Load folder NoF (Index: 4)\n",
      "Load folder OTHER (Index: 5)\n",
      "Load folder SHARK (Index: 6)\n",
      "Load folder YFT (Index: 7)\n",
      "Read train data time: 158.39 seconds\n",
      "Convert to numpy...\n",
      "Reshape...\n",
      "(3777, 224, 224, 3)\n",
      "Convert to float...\n",
      "Train shape: (3777, 3, 224, 224)\n",
      "3777 train samples\n",
      "Start KFold number 1 from 3\n",
      "Split train:  2518 2518\n",
      "Split valid:  1259 1259\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "ValueError",
     "evalue": "Error when checking model input: expected input_2 to have shape (None, 224, 224, 3) but got array with shape (2518, 3, 224, 224)",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-5-03bbd30acceb>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m     \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'Keras version: {}'\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mformat\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mkeras_version\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      3\u001b[0m     \u001b[0mnum_folds\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;36m3\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 4\u001b[0;31m     \u001b[0minfo_string\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mmodels\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mrun_cross_validation_create_models\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mnum_folds\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      5\u001b[0m     \u001b[0mrun_cross_validation_process_test\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0minfo_string\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mmodels\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-4-698b66387c78>\u001b[0m in \u001b[0;36mrun_cross_validation_create_models\u001b[0;34m(nfolds)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    151\u001b[0m         model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,\n\u001b[1;32m    152\u001b[0m               \u001b[0mshuffle\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mTrue\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mverbose\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mvalidation_data\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX_valid\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mY_valid\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 153\u001b[0;31m               callbacks=callbacks)\n\u001b[0m\u001b[1;32m    154\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    155\u001b[0m         \u001b[0mpredictions_valid\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mmodel\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpredict\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mX_valid\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mastype\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'float32'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mbatch_size\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mbatch_size\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mverbose\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36mfit\u001b[0;34m(self, x, y, batch_size, nb_epoch, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1114\u001b[0m             \u001b[0mclass_weight\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0mclass_weight\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1115\u001b[0m             \u001b[0mcheck_batch_axis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1116\u001b[0;31m             batch_size=batch_size)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1117\u001b[0m         \u001b[0;31m# prepare validation data\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1118\u001b[0m         \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mvalidation_data\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_standardize_user_data\u001b[0;34m(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_batch_axis, batch_size)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1027\u001b[0m                                    \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0minternal_input_shapes\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1028\u001b[0m                                    \u001b[0mcheck_batch_axis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1029\u001b[0;31m                                    exception_prefix='model input')\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1030\u001b[0m         y = standardize_input_data(y, self.output_names,\n\u001b[1;32m   1031\u001b[0m                                    \u001b[0moutput_shapes\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstandardize_input_data\u001b[0;34m(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    122\u001b[0m                             \u001b[0;34m' to have shape '\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mshapes\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    123\u001b[0m                             \u001b[0;34m' but got array with shape '\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 124\u001b[0;31m                             str(array.shape))\n\u001b[0m\u001b[1;32m    125\u001b[0m     \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0marrays\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    126\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Error when checking model input: expected input_2 to have shape (None, 224, 224, 3) but got array with shape (2518, 3, 224, 224)"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "if __name__ == '__main__':\n",
    "    print('Keras version: {}'.format(keras_version))\n",
    "    num_folds = 3\n",
    "    info_string, models = run_cross_validation_create_models(num_folds)\n",
    "    run_cross_validation_process_test(info_string, models)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 139,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/home/anthonyle/Projects/ClassifiyingFish/notebooks/input/train_transfer\n",
      "/home/anthonyle/Projects/ClassifiyingFish/notebooks/input/validation_transfer\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# path to the model weights file\n",
    "base = join(split(split(getcwd())[0])[0],'notebooks', 'input')\n",
    "weights_path = join(split(base)[0],'vgg16_weights.h5')\n",
    "top_model_weights_path = join(base, 'bottleneck_fc_model.h5')\n",
    "\n",
    "# dimensions of the imates\n",
    "img_width , img_height = 224, 224\n",
    "\n",
    "train_data_dir = join(base, 'train_transfer')\n",
    "validation_data_dir = join(base, 'validation_transfer')\n",
    "print(train_data_dir)\n",
    "print(validation_data_dir)\n",
    "nb_train_samples = 2000\n",
    "nb_validation_sampeles = 800\n",
    "nb_epoch = 10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Note:\n",
    "\n",
    "Several things needed to be done to get this code to work.\n",
    "\n",
    "- For Python 3, one needs to explicitly state in which mode a file is opened (r/w). In this case, the output needed to be saved in binary mode (so add the 'b').\n",
    "- For Resnet50, the width and height parameters needed to be changed to 224x224\n",
    "- I manually had to calculate and adjust the nb_training_samples and nb_validadtion_samples input number. These must match what's actually in the folders or the script will fail."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 140,
   "metadata": {
    "collapsed": true,
    "deletable": true,
    "editable": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def save_bottleneck_feature(train_data_dir, validation_data_dir, save_directory,\n",
    "                           img_width =150, img_height=150,nb_train_samples=62*32,\n",
    "                            nb_validation_samples=800):\n",
    "    \"\"\"Predicts with the convolutional layers of ResNet50 and saves the output\n",
    "    Args: \n",
    "        train_data_dir(str): path to training data\n",
    "        validation__data_dir(str): path to validation data\n",
    "        save_directory(str): path to save the files\n",
    "    Returns None\n",
    "    \"\"\"\n",
    "\n",
    "    # load ResNet50 covolutional layers\n",
    "    model = ResNet50(include_top=False,input_shape=(img_width, img_height, 3), weights=\"imagenet\")\n",
    "    \n",
    "    # set up a data generator for the training data\n",
    "    datagen=ImageDataGenerator(1./255)\n",
    "    generator = datagen.flow_from_directory(\n",
    "            train_data_dir,\n",
    "            target_size=(img_width, img_height),\n",
    "            batch_size=32,\n",
    "            class_mode=None,\n",
    "            shuffle=False)\n",
    "    \n",
    "    # predict on the training data\n",
    "    print('Generating train predictions...')\n",
    "    bottleneck_features_train = model.predict_generator(generator, nb_train_samples)\n",
    "    print(bottleneck_features_train)\n",
    "    file_name = join(save_directory, 'tbottleneck_features_train.npy')\n",
    "    np.save(open(file_name, 'wb'), bottleneck_features_train)\n",
    "    \n",
    "    # set up a generator for the validation_data\n",
    "    generator = datagen.flow_from_directory(\n",
    "        validation_data_dir,\n",
    "        target_size = (img_width, img_height),\n",
    "        batch_size=32,\n",
    "        class_mode = None,\n",
    "        shuffle=False)\n",
    "    \n",
    "    # predict on the validation data\n",
    "    print('Generating validation predictions...')\n",
    "    bottleneck_features_validation = model.predict_generator(generator, nb_validation_samples)\n",
    "    print('Saving validation predictions...')\n",
    "    file_name = join(save_directory, 'tbottleneck_features_validation.npy')\n",
    "    np.save(open(file_name, 'wb'), bottleneck_features_validation)\n",
    "    \n",
    "    return None\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 141,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Found 2845 images belonging to 8 classes.\n",
      "Generating train predictions...\n",
      "[[[[ 0.19331807  0.65107882  0.45112327 ...,  0.83933967  0.0673858\n",
      "     0.0608435 ]]]\n",
      "\n",
      "\n",
      " [[[ 2.33277512  0.2325922   0.15314487 ...,  0.47863716  2.03470635\n",
      "     0.34797043]]]\n",
      "\n",
      "\n",
      " [[[ 3.11666226  0.56277531  0.24266797 ...,  0.33412209  1.51853943\n",
      "     0.60558093]]]\n",
      "\n",
      "\n",
      " ..., \n",
      " [[[ 0.66982567  4.16146612  0.37634826 ...,  1.71868503  0.05142437\n",
      "     0.19526684]]]\n",
      "\n",
      "\n",
      " [[[ 0.16769479  1.92637181  1.9153347  ...,  0.88725108  0.51716\n",
      "     0.43569511]]]\n",
      "\n",
      "\n",
      " [[[ 0.82153225  1.99694359  0.23253243 ...,  0.06477368  0.01813329\n",
      "     0.18477829]]]]\n",
      "Found 1037 images belonging to 8 classes.\n",
      "Generating validation predictions...\n",
      "Saving validation predictions...\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# I need to correctly specify the number of train and validation samples here to get top layer training to work!\n",
    "# This code needs to be refactored. For now, let me see if I can get this to work on the larger dataset!\n",
    "save_bottleneck_feature(train_data_dir=train_data_dir, validation_data_dir=validation_data_dir,\n",
    "                       save_directory=base, nb_train_samples=2845, nb_validation_samples=1037, img_height=img_height,\n",
    "                       img_width=img_width)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Note: The following modifications had to be done here to get the code to work.\n",
    "\n",
    "- For the dogs/cats example, there was an even number of binary choices. Here I had to manually create a label vector corresponding to the number of photos in each category for both training and validadtion. This needs to be refactored.\n",
    "- Since the tutorial was written, Keras was updated. train_labels and validation_labels have to be converted to categorical vectors using np_utils.to_categorical().\n",
    "- Since there are 8 classes here, a binary sigmoidal function is not enough. I changed the top model to the fully connected model from the simple convolutional network in the example above.\n",
    "\n",
    "POTENTIAL PITFALL: I am assuming that folder order is equal to label order. I need to find out what the actual order is."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 161,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def create_top_model(input_data):\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    model.add(Flatten(input_shape=input_data.shape[1:]))\n",
    "    model.add(Dense(96, activation='relu',init='he_uniform'))\n",
    "    model.add(Dropout(0.4))\n",
    "    model.add(Dense(24, activation='relu',init='he_uniform'))\n",
    "    model.add(Dropout(0.2))\n",
    "    # This needs to correspond to the number of categories.\n",
    "    model.add(Dense(8, activation='softmax'))\n",
    "    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])\n",
    "    print('model setup complete')\n",
    "    return model\n",
    "    \n",
    "def train_top_model(save_directory,top_model_weights_path,\n",
    "                    nb_train_samples=32*62, nb_validation_samples=800,\n",
    "                    nb_epochs=50 ):\n",
    "    \"\"\" Trains the top model weights\"\"\"\n",
    "    file_name = join(save_directory, 'tbottleneck_features_train.npy')\n",
    "    train_data = np.load(open(file_name, 'rb'))\n",
    "    print(nb_validation_samples, nb_train_samples)\n",
    "    print('train_data shape', train_data.shape)\n",
    "    print(train_data.shape[1:])\n",
    "    # TODO:\n",
    "    # Refactor to automatically infer labels here.\n",
    "    # We are defining the labels for different fish type here! For cats and dogs, there was an even\n",
    "    # number of items of cats (0) vs dogs (1). This will need to be modified according to the actual numbers\n",
    "    # of fish in each category!\n",
    "    train_labels = np.array([0] * 1216 + [1] * 132 + [2] * 88 + [3] * 48 + [4] * 465 + [5] * 232 + [6] * 136 + [7] * 528)\n",
    "    train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels)\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    file_name = join(save_directory, 'tbottleneck_features_validation.npy')\n",
    "    validation_data = np.load(open(file_name, 'rb'))\n",
    "    print('validation_data shape', validation_data.shape)\n",
    "    print(validation_data.shape[1:])\n",
    "    # TODO:\n",
    "    # Refactor to automatically infer labels here.\n",
    "    # We are defining the labels for different fish type here! For cats and dogs, there was an even\n",
    "    # number of items of cats (0) vs dogs (1). This will need to be modified according to the actual numbers\n",
    "    # of fish in each category!\n",
    "    validation_labels = np.array([0] * 503 + [1] * 68 + [2] * 29 + [3] * 19 + [4] * 101 + [5] * 71 + [6] * 40 + [7] * 206)\n",
    "    validation_labels = np_utils.to_categorical(validation_labels)\n",
    "\n",
    "    #print(train_labels)\n",
    "    #print(validation_labels)\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    # set up the top model\n",
    "    model = create_top_model(train_data)\n",
    "\n",
    "    model.fit(train_data, train_labels,\n",
    "              nb_epoch=nb_epochs, batch_size=32,\n",
    "              validation_data=(validation_data, validation_labels), \n",
    "              verbose = 1)\n",
    "    \n",
    "    model.save_weights(top_model_weights_path)\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 150,
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "scrolled": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "58 32\n",
      "train_data shape (2845, 1, 1, 2048)\n",
      "(1, 1, 2048)\n",
      "validation_data shape (1037, 1, 1, 2048)\n",
      "(1, 1, 2048)\n",
      "model setup complete\n",
      "Train on 2845 samples, validate on 1037 samples\n",
      "Epoch 1/20\n",
      "2845/2845 [==============================] - 9s - loss: 0.3180 - acc: 0.8779 - val_loss: 0.2424 - val_acc: 0.9053\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 2/20\n",
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      "Epoch 3/20\n",
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      "Epoch 4/20\n",
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      "Epoch 5/20\n",
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      "Epoch 6/20\n",
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      "Epoch 7/20\n",
      "2845/2845 [==============================] - 1s - loss: 0.1524 - acc: 0.9420 - val_loss: 0.1276 - val_acc: 0.9527\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n",
      "Epoch 8/20\n",
      "2845/2845 [==============================] - 2s - loss: 0.1429 - acc: 0.9448 - val_loss: 0.1025 - val_acc: 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      "Epoch 20/20\n",
      "2845/2845 [==============================] - 3s - loss: 0.0742 - acc: 0.9712 - val_loss: 0.0608 - val_acc: 0.9783\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#def train_top_model(save_directory,top_model_weights_path,\n",
    "#                    nb_train_samples=32*62, nb_validation_samples=800,\n",
    "#                   nb_epochs=50 ):\n",
    "#\n",
    "top_model = train_top_model(save_directory = base,top_model_weights_path=top_model_weights_path,\n",
    "                           nb_train_samples=32, nb_validation_samples=58, nb_epochs=20)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "I tried training the top level for 10, 50 and 20 epochs. 10 was what I found before. 20 seems convergent...and 50 just for the heck of it. For tonight, I just want to test how good the transfer learning is with only training the top model with 10, 20, and 50 items. Tomorrow, I will test how fine-tuning the model further improves accuracy."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 159,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def setup_alternate_res50_model(top_model=None, img_width = 224, img_height = 224,\n",
    "                               freeze_layers = 25,loss=None, optimizer=None, metrics=None):\n",
    "    \"\"\"Sets up an alternate vgg16 model with diffent top\"\"\"\n",
    "\n",
    "    # build the ResNet50 network\n",
    "    base_model = ResNet50(include_top=False,input_shape=(img_width, img_height, 3), weights=\"imagenet\")\n",
    "    x = base_model.output\n",
    "  \n",
    "    if top_model is None:\n",
    "        # TODO: Figure out how to load the weights back in again. \n",
    "        # build a classifier model to put on top of the convolutional model\n",
    "        x = Dense(96, activation='relu')(x)\n",
    "        x = Dense(24, activation='relu')(x)\n",
    "        # This needs to correspond to the number of categories.\n",
    "        predictions = Dense(8, activation='softmax')(x)\n",
    "        \n",
    "        print(join(split(split(getcwd())[0])[0],'notebook','input',\n",
    "                                       'bottleneck_fc_model.h5'))\n",
    "        top_model_weights_path = base = join(split(split(getcwd())[0])[0],'notebooks','input',\n",
    "                                       'bottleneck_fc_model.h5')\n",
    "        top_model.load_weights(top_model_weights_path)\n",
    "    \n",
    "    #model.add(top_model)\n",
    "    model.\n",
    "    # freeze the first 25 layers\n",
    "    # set the first 25 layers (up to the last conv block)\n",
    "    #for layer in model.layers[:freeze_layers]:\n",
    "    #    layer.trainable = False\n",
    "    \n",
    "    # compile the model to be optimzied\n",
    "    if loss is None: \n",
    "        loss = 'binary_crossentropy'\n",
    "    if optimizer is None: \n",
    "        optimizer = optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9)\n",
    "    if metrics is None:\n",
    "        metrics = ['accuracy']\n",
    "\n",
    "    model.compile(loss =loss, \n",
    "                  optimizer = optimizer,\n",
    "                  metrics = metrics)\n",
    "    return model "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 164,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/home/anthonyle/Projects/ClassifiyingFish/notebooks/input/test_stg1\n",
      "Conv model Setup...generating convolutions...\n",
      "Found 0 images belonging to 0 classes.\n",
      "Generating test predictions...\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Exception in thread Thread-32:\n",
      "Traceback (most recent call last):\n",
      "  File \"/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/threading.py\", line 914, in _bootstrap_inner\n",
      "    self.run()\n",
      "  File \"/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/threading.py\", line 862, in run\n",
      "    self._target(*self._args, **self._kwargs)\n",
      "  File \"/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\", line 429, in data_generator_task\n",
      "    generator_output = next(self._generator)\n",
      "  File \"/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/preprocessing/image.py\", line 662, in __next__\n",
      "    return self.next(*args, **kwargs)\n",
      "  File \"/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/preprocessing/image.py\", line 822, in next\n",
      "    index_array, current_index, current_batch_size = next(self.index_generator)\n",
      "  File \"/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/preprocessing/image.py\", line 645, in _flow_index\n",
      "    current_index = (self.batch_index * batch_size) % n\n",
      "ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero\n",
      "\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "TypeError",
     "evalue": "Error when checking : data should be a Numpy array, or list/dict of Numpy arrays. Found: None...",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-164-fe3c650ad7d8>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m     14\u001b[0m \u001b[0;31m# predict on the training data\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     15\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'Generating test predictions...'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 16\u001b[0;31m \u001b[0mbottleneck_features_test\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mmodel\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpredict_generator\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mgenerator\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;36m1000\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     17\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mbottleneck_features_test\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     18\u001b[0m \u001b[0mfile_name\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mjoin\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0msave_directory\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'bottleneck_features_test.npy'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36mpredict_generator\u001b[0;34m(self, generator, val_samples, max_q_size, nb_worker, pickle_safe)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1761\u001b[0m                     \u001b[0mx\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mgenerator_output\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1762\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1763\u001b[0;31m                 \u001b[0mouts\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpredict_on_batch\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1764\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1765\u001b[0m                 \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mlist\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36mpredict_on_batch\u001b[0;34m(self, x)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1369\u001b[0m         \"\"\"\n\u001b[1;32m   1370\u001b[0m         x = standardize_input_data(x, self.input_names,\n\u001b[0;32m-> 1371\u001b[0;31m                                    self.internal_input_shapes)\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1372\u001b[0m         \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0muses_learning_phase\u001b[0m \u001b[0;32mand\u001b[0m \u001b[0;32mnot\u001b[0m \u001b[0misinstance\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mK\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mlearning_phase\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mint\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1373\u001b[0m             \u001b[0mins\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mx\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0.\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/anthonyle/anaconda3/envs/deep_learning/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstandardize_input_data\u001b[0;34m(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix)\u001b[0m\n\u001b[1;32m     83\u001b[0m                             \u001b[0;34m': data should be a Numpy array, '\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     84\u001b[0m                             \u001b[0;34m'or list/dict of Numpy arrays. '\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 85\u001b[0;31m                             'Found: ' + str(data)[:200] + '...')\n\u001b[0m\u001b[1;32m     86\u001b[0m         \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mlen\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mnames\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;34m!=\u001b[0m \u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     87\u001b[0m             \u001b[0;31m# case: model expects multiple inputs but only received\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: Error when checking : data should be a Numpy array, or list/dict of Numpy arrays. Found: None..."
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "test_data_dir=join(base, 'test_stg1')\n",
    "print(test_data_dir)\n",
    "model = ResNet50(include_top=False,input_shape=(img_width, img_height, 3), weights=\"imagenet\")\n",
    "print('Conv model Setup...generating convolutions...')\n",
    "# set up a data generator for the training data\n",
    "datagen=ImageDataGenerator(1./255)\n",
    "generator = datagen.flow_from_directory(\n",
    "        test_data_dir,\n",
    "        target_size=(img_width, img_height),\n",
    "        batch_size=32,\n",
    "        class_mode=None,\n",
    "        shuffle=False)\n",
    "    \n",
    "# predict on the training data\n",
    "print('Generating test predictions...')\n",
    "bottleneck_features_test = model.predict_generator(generator, 1000)\n",
    "print(bottleneck_features_test)\n",
    "file_name = join(save_directory, 'bottleneck_features_test.npy')\n",
    "test_data = np.load(open(file_name, 'rb'))\n",
    "    \n",
    "top_model = create_top_model()\n",
    "test_data, test_id = load_test()\n",
    "test_res = top_model.predict(test_data, batch_size=32, verbose=2)\n",
    "info_string = 'transfer_learning_e10'\n",
    "create_submission(test_res, test_id, info_string)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.5.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}