MNIST_Keras_model.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using TensorFlow backend.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#importing dependencies (keras)\n",
    "from keras.layers import Conv2D, Dense, MaxPooling2D, Flatten, Dropout\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.datasets import mnist\n",
    "from keras.utils import np_utils"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
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    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#importing matplotlib to show images\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#initialize training and test vars\n",
    "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 4,
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    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The shape of X_train is  (60000, 28, 28)\n",
      "The shape of X_test is  (10000, 28, 28)\n",
      "The shape of y_train is  (60000,)\n",
      "The shape of y_test is  (10000,)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#Printing the shapes of the different train and test variables\n",
    "print(\"The shape of X_train is \", X_train.shape)\n",
    "print(\"The shape of X_test is \", X_test.shape)\n",
    "print(\"The shape of y_train is \", y_train.shape)\n",
    "print(\"The shape of y_test is \", y_test.shape)"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
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   },
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    {
     "data": {
      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP8AAAD8CAYAAAC4nHJkAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlz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\n+5Ke6Lp0ZxEAAAAASUVORK5CYII=\n",
      "text/plain": [
       "<matplotlib.figure.Figure at 0x11bbfb3c8>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "#showing the image\n",
    "plt.imshow(X_train[1], cmap='gray')\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)\n",
    "X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1)\n",
    "\n",
    "X_train = X_train.astype('float32')\n",
    "X_test = X_test.astype('float32')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "X_train/=255\n",
    "X_test/=255"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "7\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(y_test[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h2 style=\"text-align: center;\">Here is an example of a 3 by 3 feature detector with a stride of 1 creating a feature map</h2>\n",
    "<img src=\"https://camo.githubusercontent.com/3309220c48ab22c9a5dfe7656c3f1639b6b1755d/68747470733a2f2f7777772e64726f70626f782e636f6d2f732f6e3134713930677a386138726278622f32645f636f6e766f6c7574696f6e2e706e673f7261773d31\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#initializing the model\n",
    "model= Sequential()\n",
    "#adding a convolutional layer with 32 feature detectors\n",
    "#the padding of same will not reduce the size of the image\n",
    "#the relu activation function will turn any negative values into 0\n",
    "#he input is a 28 by 28 image which has one channel\n",
    "#remember that the channel would be 3 for colored images\n",
    "model.add(Conv2D(32, kernel_size=(5, 5),padding='same', activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h2 style=\"text-align: center;\">This is an example of max pooling with a stride of 2 and kernel size of 2 by 2</h2>\n",
    "<img src=\"https://qph.ec.quoracdn.net/main-qimg-8afedfb2f82f279781bfefa269bc6a90\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#first maxpooling layer\n",
    "#this will reduce each of the 32 feature maps to a 14 by 14 image\n",
    "#the result will only have the highest value in terms of \n",
    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.add(Conv2D(64, kernel_size=(5, 5), padding='same', activation='relu'))\n",
    "model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h2 style=\"text-align: center;\">This is a visualization of flattening the matrix and putting the column vector into a fully connected layer <small>(Pretty much just an ANN)</small></h2>\n",
    "<br/>\n",
    "<img src=\"http://labs.septeni-technology.jp/wp-content/uploads/2017/09/Flatten-FC-Layer.png\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "conv2d_1 (Conv2D)            (None, 28, 28, 32)        832       \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 32)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_2 (Conv2D)            (None, 14, 14, 64)        51264     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 64)          0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "flatten_1 (Flatten)          (None, 3136)              0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_1 (Dense)              (None, 128)               401536    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_1 (Dropout)          (None, 128)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_2 (Dense)              (None, 10)                1290      \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 454,922\n",
      "Trainable params: 454,922\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#Flattening the matrix into a column vector\n",
    "model.add(Flatten())\n",
    "#feeding the column vector into an artificial neural net\n",
    "model.add(Dense(128, activation='relu'))\n",
    "#adding dropout to prevent overfitting\n",
    "model.add(Dropout(0.25))\n",
    "#output layer which has the softmax optimization function to give probability\n",
    "#in the form of a vector\n",
    "model.add(Dense(10, activation='softmax'))\n",
    "model.compile(optimizer='Adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])\n",
    "model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<h2 style=\"text-align: center;\">Example of a ANN and ANN with dropout</h2>\n",
    "<br/>\n",
    "<img src=\"https://cdn-images-1.medium.com/max/1044/1*iWQzxhVlvadk6VAJjsgXgg.png\">"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#changing the labels from ints to an array \n",
    "#example:\n",
    "#7 = [0,0,0,0,0,0,0,1,0,0]\n",
    "y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)\n",
    "y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#feel free to change the number of epochs and batch size\n",
    "#Your results will be better if you add more epochs!\n",
    "model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=1, validation_data=(X_test, y_test))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[3.6745469e-08 1.0730119e-07 2.7921217e-07 ... 9.9999845e-01\n",
      "  7.1891701e-09 1.2902669e-07]\n",
      " [6.5275439e-05 9.8295395e-06 9.9983454e-01 ... 4.1701256e-12\n",
      "  8.8903369e-05 1.6902924e-10]\n",
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      "10000/10000 [==============================] - 10s     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      "10 : dense_2, <keras.layers.core.Dense object at 0x11f175da0>\n",
      "11 : dense_2__activation__, <keras.layers.core.Activation object at 0x12ca38f60>\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#importing coremltools to save as .mlmodel\n",
    "import coremltools\n",
    "\n",
    "#converting to .mlmodel\n",
    "input_name = 'image'\n",
    "coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model, image_input_names = 'image', input_names='image', output_names='prediction', class_labels=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])\n",
    "coreml_model.save('mnist.mlmodel')"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
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   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.0"
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 },
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