Gumpy-Testing.ipynb

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    "<a href=\"https://colab.research.google.com/github/NathanielRose/eeg-294/blob/master/Gumpy-Testing.ipynb\" target=\"_parent\"><img src=\"https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg\" alt=\"Open In Colab\"/></a>"
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    "**Testing for EEG | ML 294**"
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   "source": [
    "# Literature Details\n",
    "\n",
    "- MI tasks across 2 sessions yielding a total of 750 trials.\n",
    "- Each session consisted of 4 runs of 12 min separated by 10-min breaks to avoid mental fatigue. \n",
    "- Each run consisted of several MI tasks, each 10 s long. Att=4.5 s\n",
    "- An arrow pointing either to the left or right was displayed with anacoustic warning tone (1 kHz, 70 ms)\n",
    "- The subject was instructed to imagine a movement according tothe displayed cue (left vs. right) for four seconds.\n",
    "- The MI task was followed by a relaxation period of1.5 s that separated two trials.\n"
   ]
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    {
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     "text": [
      "Cloning into 'eeg-294'...\n",
      "remote: Enumerating objects: 153, done.\u001b[K\n",
      "remote: Counting objects: 100% (153/153), done.\u001b[K\n",
      "remote: Compressing objects: 100% (134/134), done.\u001b[K\n",
      "remote: Total 153 (delta 51), reused 84 (delta 11), pack-reused 0\u001b[K\n",
      "Receiving objects: 100% (153/153), 1.70 MiB | 2.02 MiB/s, done.\n",
      "Resolving deltas: 100% (51/51), done.\n"
     ]
    }
   ],
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    "!git clone https://github.com/NathanielRose/eeg-294.git"
   ]
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    {
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     "text": [
      "Collecting git+git://github.com/gumpy-bci/gumpy.git\n",
      "  Cloning git://github.com/gumpy-bci/gumpy.git to /tmp/pip-req-build-4bgci27l\n",
      "  Running command git clone -q git://github.com/gumpy-bci/gumpy.git /tmp/pip-req-build-4bgci27l\n",
      "Collecting PyWavelets\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/59/bb/d2b85265ec9fa3c1922210c9393d4cdf7075cc87cce6fe671d7455f80fbc/PyWavelets-1.1.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting mlxtend\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/52/04/c362f34f666f0ddc7cf593805e64d64fa670ed96fd9302e68549dd48287d/mlxtend-0.17.0-py2.py3-none-any.whl\n",
      "Collecting numpy\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/d2/ab/43e678759326f728de861edbef34b8e2ad1b1490505f20e0d1f0716c3bf4/numpy-1.17.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting pandas\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/52/3f/f6a428599e0d4497e1595030965b5ba455fd8ade6e977e3c819973c4b41d/pandas-0.25.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting scikit-learn\n",
      "\u001b[?25l  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/2e/d0/860c4f6a7027e00acff373d9f5327f4ae3ed5872234b3cbdd7bcb52e5eff/scikit_learn-0.22-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (7.0MB)\n",
      "\u001b[K     |████████████████████████████████| 7.0MB 6.8MB/s eta 0:00:01\n",
      "\u001b[?25hCollecting scipy\n",
      "\u001b[?25l  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/54/18/d7c101d5e93b6c78dc206fcdf7bd04c1f8138a7b1a93578158fa3b132b08/scipy-1.3.3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (25.2MB)\n",
      "\u001b[K     |████████████████████████████████| 25.2MB 57.9MB/s eta 0:00:01\n",
      "\u001b[?25hCollecting seaborn\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/a8/76/220ba4420459d9c4c9c9587c6ce607bf56c25b3d3d2de62056efe482dadc/seaborn-0.9.0-py3-none-any.whl\n",
      "Collecting matplotlib>=3.0.0\n",
      "\u001b[?25l  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4e/11/06958a2b895a3853206dea1fb2a5b11bf044f626f90745987612af9c8f2c/matplotlib-3.1.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl (13.1MB)\n",
      "\u001b[K     |████████████████████████████████| 13.1MB 57.1MB/s eta 0:00:01\n",
      "\u001b[?25hCollecting joblib>=0.13.2\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/8f/42/155696f85f344c066e17af287359c9786b436b1bf86029bb3411283274f3/joblib-0.14.0-py2.py3-none-any.whl\n",
      "Requirement already satisfied: setuptools in /usr/lib/python3/dist-packages (from mlxtend->gumpy==0.5.0) (39.0.1)\n",
      "Requirement already satisfied: pytz>=2017.2 in /usr/lib/python3/dist-packages (from pandas->gumpy==0.5.0) (2018.3)\n",
      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.6.1 in /usr/lib/python3/dist-packages (from pandas->gumpy==0.5.0) (2.6.1)\n",
      "Collecting cycler>=0.10\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/f7/d2/e07d3ebb2bd7af696440ce7e754c59dd546ffe1bbe732c8ab68b9c834e61/cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl\n",
      "Collecting kiwisolver>=1.0.1\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/f8/a1/5742b56282449b1c0968197f63eae486eca2c35dcd334bab75ad524e0de1/kiwisolver-1.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/c0/0c/fc2e007d9a992d997f04a80125b0f183da7fb554f1de701bbb70a8e7d479/pyparsing-2.4.5-py2.py3-none-any.whl\n",
      "Requirement already satisfied: six in /usr/lib/python3/dist-packages (from cycler>=0.10->matplotlib>=3.0.0->mlxtend->gumpy==0.5.0) (1.11.0)\n",
      "Building wheels for collected packages: gumpy\n",
      "  Building wheel for gumpy (setup.py) ... \u001b[?25ldone\n",
      "\u001b[?25h  Created wheel for gumpy: filename=gumpy-0.5.0-cp36-none-any.whl size=33356 sha256=7019afe70541cdc74309a577430772448d718d2b8c095893537a7f1e186a40af\n",
      "  Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-_7w9z990/wheels/cf/ee/4d/dfa04a0d04ffb1ca36f436f3fef4817e9e23bfec03dd772913\n",
      "Successfully built gumpy\n",
      "Installing collected packages: numpy, PyWavelets, scipy, joblib, scikit-learn, cycler, kiwisolver, pyparsing, matplotlib, pandas, mlxtend, seaborn, gumpy\n",
      "\u001b[31mERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy-1.17.4.dist-info'\n",
      "Consider using the `--user` option or check the permissions.\n",
      "\u001b[0m\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install git+git://github.com/gumpy-bci/gumpy.git"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting matplotlib\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/4e/11/06958a2b895a3853206dea1fb2a5b11bf044f626f90745987612af9c8f2c/matplotlib-3.1.2-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting kiwisolver>=1.0.1\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/f8/a1/5742b56282449b1c0968197f63eae486eca2c35dcd334bab75ad524e0de1/kiwisolver-1.1.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting cycler>=0.10\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/f7/d2/e07d3ebb2bd7af696440ce7e754c59dd546ffe1bbe732c8ab68b9c834e61/cycler-0.10.0-py2.py3-none-any.whl\n",
      "Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.1 in /usr/lib/python3/dist-packages (from matplotlib) (2.6.1)\n",
      "Collecting numpy>=1.11\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/d2/ab/43e678759326f728de861edbef34b8e2ad1b1490505f20e0d1f0716c3bf4/numpy-1.17.4-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl\n",
      "Collecting pyparsing!=2.0.4,!=2.1.2,!=2.1.6,>=2.0.1\n",
      "  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/c0/0c/fc2e007d9a992d997f04a80125b0f183da7fb554f1de701bbb70a8e7d479/pyparsing-2.4.5-py2.py3-none-any.whl\n",
      "Requirement already satisfied: setuptools in /usr/lib/python3/dist-packages (from kiwisolver>=1.0.1->matplotlib) (39.0.1)\n",
      "Requirement already satisfied: six in /usr/lib/python3/dist-packages (from cycler>=0.10->matplotlib) (1.11.0)\n",
      "Installing collected packages: kiwisolver, cycler, numpy, pyparsing, matplotlib\n",
      "\u001b[31mERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 13] Permission denied: '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/kiwisolver.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so'\n",
      "Consider using the `--user` option or check the permissions.\n",
      "\u001b[0m\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install matplotlib"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 88
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    "colab_type": "code",
    "id": "d7hlN_WmzAde",
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Once deleted, variables cannot be recovered. Proceed (y/[n])? y\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "ImportError",
     "evalue": "No module named matplotlib",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mImportError\u001b[0m                               Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-7-fb103474b997>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      3\u001b[0m \u001b[0mget_ipython\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mmagic\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34mu'reset'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 4\u001b[0;31m \u001b[0mget_ipython\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mmagic\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34mu'matplotlib inline'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      5\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      6\u001b[0m \u001b[0;32mfrom\u001b[0m \u001b[0m__future__\u001b[0m \u001b[0;32mimport\u001b[0m \u001b[0mprint_function\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/home/naterose/.local/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.pyc\u001b[0m in \u001b[0;36mmagic\u001b[0;34m(self, arg_s)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   2158\u001b[0m         \u001b[0mmagic_name\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0m_\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mmagic_arg_s\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0marg_s\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpartition\u001b[0m\u001b[0;34m(\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   2159\u001b[0m         \u001b[0mmagic_name\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mmagic_name\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mlstrip\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mprefilter\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mESC_MAGIC\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 2160\u001b[0;31m         \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mrun_line_magic\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmagic_name\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mmagic_arg_s\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m   2161\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   2162\u001b[0m     \u001b[0;31m#-------------------------------------------------------------------------\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
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      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-6-6fa7ed8ff36f>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0msys\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpath\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mappend\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'eeg-294/gumpy-deeplearning'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;32mimport\u001b[0m \u001b[0mmodels\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'sys' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sys.path.append('eeg-294/gumpy-deeplearning')\n",
    "import models"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "9ysjxcwnOZXd"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "sys.path.append('eeg-294/gumpy-deeplearning/models/')\n",
    "import utils"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "_4yDMTzqTWA4"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "DEBUG = True\n",
    "CLASS_COUNT = 2\n",
    "DROPOUT = 0.2   # dropout rate in float\n",
    "\n",
    "# parameters for filtering data\n",
    "FS = 250\n",
    "LOWCUT = 2\n",
    "HIGHCUT = 60\n",
    "ANTI_DRIFT = 0.5\n",
    "CUTOFF = 50.0 # freq to be removed from signal (Hz) for notch filter\n",
    "Q = 30.0  # quality factor for notch filter \n",
    "W0 = CUTOFF/(FS/2)\n",
    "AXIS = 0\n",
    "\n",
    "#set random seed\n",
    "SEED = 42\n",
    "KFOLD = 5"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "DeoTrYY7-m64"
   },
   "source": [
    "# GET DATA\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 1000
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "qE7Ig18qT5Zo",
    "outputId": "2bbcc88f-8de0-44ea-d473-c8f3ec97d165"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "--2019-11-15 02:59:58--  https://docs.google.com/uc?export=download&id=1DS64UOrt9wzswke5wiFtat94-s1YcRmb\n",
      "Resolving docs.google.com (docs.google.com)... 74.125.195.101, 74.125.195.102, 74.125.195.100, ...\n",
      "Connecting to docs.google.com (docs.google.com)|74.125.195.101|:443... connected.\n",
      "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n",
      "Length: unspecified [text/html]\n",
      "Saving to: ‘STDOUT’\n",
      "\n",
      "     0K ...                                                    17.2M=0s\n",
      "\n",
      "2019-11-15 02:59:59 (17.2 MB/s) - written to stdout [3248]\n",
      "\n",
      "--2019-11-15 02:59:59--  https://docs.google.com/uc?export=download&id=1DS64UOrt9wzswke5wiFtat94-s1YcRmb&confirm=88ht\n",
      "Resolving docs.google.com (docs.google.com)... 74.125.197.139, 74.125.197.113, 74.125.197.100, ...\n",
      "Connecting to docs.google.com (docs.google.com)|74.125.197.139|:443... connected.\n",
      "HTTP request sent, awaiting response... 302 Moved Temporarily\n",
      "Location: https://doc-0k-94-docs.googleusercontent.com/docs/securesc/ha0ro937gcuc7l7deffksulhg5h7mbp1/8db4bnsupi599g2lfstjshm6a4gviefe/1573783200000/03807311961006475541/*/1DS64UOrt9wzswke5wiFtat94-s1YcRmb?e=download [following]\n",
      "Warning: wildcards not supported in HTTP.\n",
      "--2019-11-15 02:59:59--  https://doc-0k-94-docs.googleusercontent.com/docs/securesc/ha0ro937gcuc7l7deffksulhg5h7mbp1/8db4bnsupi599g2lfstjshm6a4gviefe/1573783200000/03807311961006475541/*/1DS64UOrt9wzswke5wiFtat94-s1YcRmb?e=download\n",
      "Resolving doc-0k-94-docs.googleusercontent.com (doc-0k-94-docs.googleusercontent.com)... 74.125.20.132, 2607:f8b0:400e:c07::84\n",
      "Connecting to doc-0k-94-docs.googleusercontent.com (doc-0k-94-docs.googleusercontent.com)|74.125.20.132|:443... connected.\n",
      "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n",
      "Length: unspecified [application/zip]\n",
      "Saving to: ‘grazdata.zip’\n",
      "\n",
      "     0K .......... .......... .......... .......... .......... 32.8M\n",
      "    50K .......... .......... .......... .......... .......... 42.0M\n",
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      "   350K .......... .......... .......... .......... .......... 41.0M\n",
      "   400K .......... .......... .......... .......... .......... 38.0M\n",
      "   450K .......... .......... .......... .......... .......... 48.2M\n",
      "   500K .......... .......... .......... .......... .......... 48.5M\n",
      "   550K .......... .......... .......... .......... .......... 39.6M\n",
      "   600K .......... .......... .......... .......... .......... 48.9M\n",
      "   650K .......... .......... .......... .......... .......... 40.1M\n",
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      "   750K .......... .......... .......... .......... .......... 39.1M\n",
      "   800K .......... .......... .......... .......... .......... 50.5M\n",
      "   850K .......... .......... .......... .......... .......... 46.7M\n",
      "   900K .......... .......... .......... .......... .......... 44.1M\n",
      "   950K .......... .......... .......... .......... .......... 44.2M\n",
      "  1000K .......... .......... .......... .......... .......... 52.6M\n",
      "  1050K .......... .......... .......... .......... .......... 78.4M\n",
      "  1100K .......... .......... .......... .......... .......... 59.9M\n",
      "  1150K .......... .......... .......... .......... .......... 66.3M\n",
      "  1200K .......... .......... .......... .......... .......... 83.4M\n",
      "  1250K .......... .......... .......... .......... .......... 75.3M\n",
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      "  1350K .......... .......... .......... .......... .......... 73.4M\n",
      "  1400K .......... .......... .......... .......... .......... 78.8M\n",
      "  1450K .......... .......... .......... .......... .......... 79.6M\n",
      "  1500K .......... .......... .......... .......... .......... 69.0M\n",
      "  1550K .......... .......... .......... .......... .......... 66.6M\n",
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      "  1650K .......... .......... .......... .......... .......... 82.6M\n",
      "  1700K .......... .......... .......... .......... .......... 57.7M\n",
      "  1750K .......... .......... .......... .......... .......... 82.8M\n",
      "  1800K .......... .......... .......... .......... .......... 80.1M\n",
      "  1850K .......... .......... .......... .......... .......... 73.6M\n",
      "  1900K .......... .......... .......... .......... .......... 64.2M\n",
      "  1950K .......... .......... .......... .......... .......... 79.8M\n",
      "  2000K .......... .......... .......... .......... .......... 68.1M\n",
      "  2050K .......... .......... .......... .......... .......... 78.6M\n",
      "  2100K .......... .......... .......... .......... .......... 70.5M\n",
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      "  2250K .......... .......... .......... .......... .......... 62.3M\n",
      "  2300K .......... .......... .......... .......... .......... 32.9M\n",
      "  2350K .......... .......... .......... .......... .......... 63.9M\n",
      "  2400K .......... .......... .......... .......... .......... 71.7M\n",
      "  2450K .......... .......... .......... .......... .......... 67.4M\n",
      "  2500K .......... .......... .......... .......... .......... 71.8M\n",
      "  2550K .......... .......... .......... .......... .......... 62.4M\n",
      "  2600K .......... .......... .......... .......... .......... 85.2M\n",
      "  2650K .......... .......... .......... .......... .......... 81.9M\n",
      "  2700K .......... .......... .......... .......... .......... 44.5M\n",
      "  2750K .......... .......... .......... .......... .......... 79.3M\n",
      "  2800K .......... .......... .......... .......... .......... 62.4M\n",
      "  2850K .......... .......... .......... .......... .......... 59.7M\n",
      "  2900K .......... .......... .......... .......... .......... 71.0M\n",
      "  2950K .......... .......... .......... .......... .......... 74.5M\n",
      "  3000K .......... .......... .......... .......... .......... 83.1M\n",
      "  3050K .......... .......... .......... .......... .......... 66.4M\n",
      "  3100K .......... .......... .......... .......... .......... 63.2M\n",
      "  3150K .......... .......... .......... .......... .......... 81.1M\n",
      "  3200K .......... .......... .......... .......... .......... 91.5M\n",
      "  3250K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      "  3300K .......... .......... .......... .......... ..........  203M\n",
      "  3350K .......... .......... .......... .......... ..........  299M\n",
      "  3400K .......... .......... .......... .......... ..........  179M\n",
      "  3450K .......... .......... .......... .......... ..........  154M\n",
      "  3500K .......... .......... .......... .......... ..........  137M\n",
      "  3550K .......... .......... .......... .......... ..........  249M\n",
      "  3600K .......... .......... .......... .......... ..........  216M\n",
      "  3650K .......... .......... .......... .......... ..........  264M\n",
      "  3700K .......... .......... .......... .......... ..........  165M\n",
      "  3750K .......... .......... .......... .......... ..........  245M\n",
      "  3800K .......... .......... .......... .......... ..........  225M\n",
      "  3850K .......... .......... .......... .......... ..........  260M\n",
      "  3900K .......... .......... .......... .......... ..........  220M\n",
      "  3950K .......... .......... .......... .......... ..........  213M\n",
      "  4000K .......... .......... .......... .......... ..........  275M\n",
      "  4050K .......... .......... .......... .......... ..........  108K\n",
      "  4100K .......... .......... .......... .......... .......... 35.3M\n",
      "  4150K .......... .......... .......... .......... .......... 54.8M\n",
      "  4200K .......... .......... .......... .......... .......... 67.2M\n",
      "  4250K .......... .......... .......... .......... .......... 60.5M\n",
      "  4300K .......... .......... .......... .......... .......... 33.7M\n",
      "  4350K .......... .......... .......... .......... .......... 63.4M\n",
      "  4400K .......... .......... .......... .......... .......... 65.7M\n",
      "  4450K .......... .......... .......... .......... .......... 76.1M\n",
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      "  4600K .......... .......... .......... .......... .......... 80.1M\n",
      "  4650K .......... .......... .......... .......... ..........  214M\n",
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      "  5050K .......... .......... .......... .......... .......... 9.14M\n",
      "  5100K .......... .......... .......... .......... .......... 71.0M\n",
      "  5150K .......... .......... .......... .......... .......... 39.2M\n",
      "  5200K .......... .......... .......... .......... .......... 61.2M\n",
      "  5250K .......... .......... .......... .......... .......... 76.3M\n",
      "  5300K .......... .......... .......... .......... .......... 69.6M\n",
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      "  5500K .......... .......... .......... .......... .......... 62.6M\n",
      "  5550K .......... .......... .......... .......... .......... 74.6M\n",
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      "  5650K .......... .......... .......... .......... .......... 65.9M\n",
      "  5700K .......... .......... .......... .......... .......... 86.4M\n",
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      "  6000K .......... .......... .......... .......... .......... 81.7M\n",
      "  6050K .......... .......... .......... .......... .......... 62.3M\n",
      "  6100K .......... .......... .......... .......... .......... 84.8M\n",
      "  6150K .......... .......... .......... .......... ..........  321M\n",
      "  6200K .......... .......... .......... .......... ..........  319M\n",
      "  6250K .......... .......... .......... .......... ..........  146M\n",
      "  6300K .......... .......... .......... .......... ..........  184M\n",
      "  6350K .......... .......... .......... .......... ..........  242M\n",
      "  6400K .......... .......... .......... .......... ..........  295M\n",
      "  6450K .......... .......... .......... .......... ..........  359M\n",
      "  6500K .......... .......... .......... .......... ..........  343M\n",
      "  6550K .......... .......... .......... .......... .......... 50.9M\n",
      "  6600K .......... .......... .......... .......... ..........  328M\n",
      "  6650K .......... .......... .......... .......... ..........  217M\n",
      "  6700K .......... .......... .......... .......... ..........  207M\n",
      "  6750K .......... .......... .......... .......... ..........  287M\n",
      "  6800K .......... .......... .......... .......... ..........  268M\n",
      "  6850K .......... .......... .......... .......... ..........  251M\n",
      "  6900K .......... .......... .......... .......... ..........  280M\n",
      "  6950K .......... .......... .......... .......... ..........  217M\n",
      "  7000K .......... .......... .......... .......... ..........  328M\n",
      "  7050K .......... .......... .......... .......... ..........  401M\n",
      "  7100K .......... .......... .......... .......... ..........  364M\n",
      "  7150K .......... .......... .......... .......... ..........  264M\n",
      "  7200K .......... .......... .......... .......... ..........  193M\n",
      "  7250K .......... .......... .......... .......... ..........  310M\n",
      "  7300K .......... .......... .......... .......... ..........  323M\n",
      "  7350K .......... .......... .......... .......... ..........  251M\n",
      "  7400K .......... .......... .......... .......... ..........  253M\n",
      "  7450K .......... .......... .......... .......... ..........  247M\n",
      "  7500K .......... .......... .......... .......... ..........  256M\n",
      "  7550K .......... .......... .......... .......... ..........  316M\n",
      "  7600K .......... .......... .......... .......... ..........  353M\n",
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      "  7700K .......... .......... .......... .......... ..........  270M\n",
      "  7750K .......... .......... .......... .......... ..........  154M\n",
      "  7800K .......... .......... .......... .......... ..........  300M\n",
      "  7850K .......... .......... .......... .......... ..........  300M\n",
      "  7900K .......... .......... .......... .......... ..........  253M\n",
      "  7950K .......... .......... .......... .......... ..........  239M\n",
      "  8000K .......... .......... .......... .......... ..........  200M\n",
      "  8050K .......... .......... .......... .......... ..........  228M\n",
      "  8100K .......... .......... .......... .......... ..........  275M\n",
      "  8150K .......... .......... .......... .......... ..........  197M\n",
      "  8200K .......... .......... .......... .......... ..........  385M\n",
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      "  9100K .......... .......... .......... .......... ..........  265M\n",
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      "  9250K .......... .......... .......... .......... ..........  361M\n",
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      "  9350K .......... .......... .......... .......... ..........  292M\n",
      "  9400K .......... .......... .......... .......... ..........  238M\n",
      "  9450K .......... .......... .......... .......... ..........  333M\n",
      "  9500K .......... .......... .......... .......... ..........  267M\n",
      "  9550K .......... .......... .......... .......... ..........  241M\n",
      "  9600K .......... .......... .......... .......... ..........  383M\n",
      "  9650K .......... .......... .......... .......... ..........  365M\n",
      "  9700K .......... .......... .......... .......... ..........  212M\n",
      "  9750K .......... .......... .......... .......... ..........  259M\n",
      "  9800K .......... .......... .......... .......... ..........  319M\n",
      "  9850K .......... .......... .......... .......... ..........  277M\n",
      "  9900K .......... .......... .......... .......... ..........  303M\n",
      "  9950K .......... .......... .......... .......... ..........  207M\n",
      " 10000K .......... .......... .......... .......... ..........  295M\n",
      " 10050K .......... .......... .......... .......... ..........  278M\n",
      " 10100K .......... .......... .......... .......... ..........  299M\n",
      " 10150K .......... .......... .......... .......... ..........  297M\n",
      " 10200K .......... .......... .......... .......... ..........  237M\n",
      " 10250K .......... .......... .......... .......... ..........  239M\n",
      " 10300K .......... .......... .......... .......... ..........  305M\n",
      " 10350K .......... .......... .......... .......... ..........  268M\n",
      " 10400K .......... .......... .......... .......... ..........  349M\n",
      " 10450K .......... .......... .......... .......... ..........  243M\n",
      " 10500K .......... .......... .......... .......... ..........  133M\n",
      " 10550K .......... .......... .......... .......... .......... 76.5M\n",
      " 10600K .......... .......... .......... .......... .......... 34.6M\n",
      " 10650K .......... .......... .......... .......... .......... 83.5M\n",
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      " 10750K .......... .......... .......... .......... .......... 72.9M\n",
      " 10800K .......... .......... .......... .......... ..........  147M\n",
      " 10850K .......... .......... .......... .......... ..........  190M\n",
      " 10900K .......... .......... .......... .......... ..........  139M\n",
      " 10950K .......... .......... .......... .......... ..........  149M\n",
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      " 11300K .......... .......... .......... .......... ..........  193M\n",
      " 11350K .......... .......... .......... .......... ..........  147M\n",
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      " 11500K .......... .......... .......... .......... ..........  104M\n",
      " 11550K .......... .......... .......... .......... .......... 76.7M\n",
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      " 11700K .......... .......... .......... .......... ..........  102M\n",
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      " 11800K .......... .......... .......... .......... ..........  138M\n",
      " 11850K .......... .......... .......... .......... ..........  143M\n",
      " 11900K .......... .......... .......... .......... ..........  194M\n",
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      " 12000K .......... .......... .......... .......... ..........  140M\n",
      " 12050K .......... .......... .......... .......... ..........  140M\n",
      " 12100K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 12150K .......... .......... .......... .......... ..........  148M\n",
      " 12200K .......... .......... .......... .......... ..........  110M\n",
      " 12250K .......... .......... .......... .......... ..........  148M\n",
      " 12300K .......... .......... .......... .......... ..........  179M\n",
      " 12350K .......... .......... .......... .......... ..........  136M\n",
      " 12400K .......... .......... .......... .......... ..........  129M\n",
      " 12450K .......... .......... .......... .......... ..........  181M\n",
      " 12500K .......... .......... .......... .......... ..........  180M\n",
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      " 12600K .......... .......... .......... .......... ..........  179M\n",
      " 12650K .......... .......... .......... .......... .......... 48.3M\n",
      " 12700K .......... .......... .......... .......... ..........  173M\n",
      " 12750K .......... .......... .......... .......... ..........  162M\n",
      " 12800K .......... .......... .......... .......... ..........  195M\n",
      " 12850K .......... .......... .......... .......... ..........  115M\n",
      " 12900K .......... .......... .......... .......... ..........  140M\n",
      " 12950K .......... .......... .......... .......... ..........  126M\n",
      " 13000K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
      " 13050K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      " 13100K .......... .......... .......... .......... ..........  196M\n",
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      " 13200K .......... .......... .......... .......... .......... 96.2M\n",
      " 13250K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      " 13300K .......... .......... .......... .......... ..........  180M\n",
      " 13350K .......... .......... .......... .......... ..........  112M\n",
      " 13400K .......... .......... .......... .......... ..........  178M\n",
      " 13450K .......... .......... .......... .......... ..........  127M\n",
      " 13500K .......... .......... .......... .......... ..........  167M\n",
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      " 13800K .......... .......... .......... .......... ..........  113M\n",
      " 13850K .......... .......... .......... .......... ..........  180M\n",
      " 13900K .......... .......... .......... .......... ..........  195M\n",
      " 13950K .......... .......... .......... .......... ..........  162M\n",
      " 14000K .......... .......... .......... .......... ..........  128M\n",
      " 14050K .......... .......... .......... .......... ..........  144M\n",
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      " 14250K .......... .......... .......... .......... ..........  186M\n",
      " 14300K .......... .......... .......... .......... ..........  142M\n",
      " 14350K .......... .......... .......... .......... ..........  136M\n",
      " 14400K .......... .......... .......... .......... ..........  176M\n",
      " 14450K .......... .......... .......... .......... ..........  154M\n",
      " 14500K .......... .......... .......... .......... ..........  184M\n",
      " 14550K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
      " 14600K .......... .......... .......... .......... ..........  180M\n",
      " 14650K .......... .......... .......... .......... ..........  104M\n",
      " 14700K .......... .......... .......... .......... .......... 48.3M\n",
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      " 14850K .......... .......... .......... .......... ..........  139M\n",
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      " 14950K .......... .......... .......... .......... ..........  134M\n",
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      " 15200K .......... .......... .......... .......... ..........  194M\n",
      " 15250K .......... .......... .......... .......... ..........  166M\n",
      " 15300K .......... .......... .......... .......... ..........  124M\n",
      " 15350K .......... .......... .......... .......... ..........  167M\n",
      " 15400K .......... .......... .......... .......... ..........  175M\n",
      " 15450K .......... .......... .......... .......... ..........  114M\n",
      " 15500K .......... .......... .......... .......... ..........  196M\n",
      " 15550K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
      " 15600K .......... .......... .......... .......... ..........  197M\n",
      " 15650K .......... .......... .......... .......... ..........  112M\n",
      " 15700K .......... .......... .......... .......... ..........  147M\n",
      " 15750K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
      " 15800K .......... .......... .......... .......... ..........  176M\n",
      " 15850K .......... .......... .......... .......... ..........  112M\n",
      " 15900K .......... .......... .......... .......... ..........  158M\n",
      " 15950K .......... .......... .......... .......... ..........  168M\n",
      " 16000K .......... .......... .......... .......... ..........  148M\n",
      " 16050K .......... .......... .......... .......... ..........  128M\n",
      " 16100K .......... .......... .......... .......... ..........  193M\n",
      " 16150K .......... .......... .......... .......... ..........  152M\n",
      " 16200K .......... .......... .......... .......... ..........  108M\n",
      " 16250K .......... .......... .......... .......... ..........  193M\n",
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      " 16650K .......... .......... .......... .......... .......... 45.7M\n",
      " 16700K .......... .......... .......... .......... ..........  169M\n",
      " 16750K .......... .......... .......... .......... ..........  101M\n",
      " 16800K .......... .......... .......... .......... ..........  187M\n",
      " 16850K .......... .......... .......... .......... ..........  181M\n",
      " 16900K .......... .......... .......... .......... ..........  121M\n",
      " 16950K .......... .......... .......... .......... ..........  160M\n",
      " 17000K .......... .......... .......... .......... ..........  199M\n",
      " 17050K .......... .......... .......... .......... ..........  159M\n",
      " 17100K .......... .......... .......... .......... ..........  124M\n",
      " 17150K .......... .......... .......... .......... ..........  165M\n",
      " 17200K .......... .......... .......... .......... ..........  121M\n",
      " 17250K .......... .......... .......... .......... ..........  162M\n",
      " 17300K .......... .......... .......... .......... ..........  188M\n",
      " 17350K .......... .......... .......... .......... ..........  148M\n",
      " 17400K .......... .......... .......... .......... ..........  118M\n",
      " 17450K .......... .......... .......... .......... ..........  195M\n",
      " 17500K .......... .......... .......... .......... ..........  132M\n",
      " 17550K .......... .......... .......... .......... ..........  134M\n",
      " 17600K .......... .......... .......... .......... ..........  195M\n",
      " 17650K .......... .......... .......... .......... ..........  142M\n",
      " 17700K .......... .......... .......... .......... ..........  142M\n",
      " 17750K .......... .......... .......... .......... ..........  166M\n",
      " 17800K .......... .......... .......... .......... ..........  162M\n",
      " 17850K .......... .......... .......... .......... ..........  121M\n",
      " 17900K .......... .......... .......... .......... ..........  190M\n",
      " 17950K .......... .......... .......... .......... ..........  147M\n",
      " 18000K .......... .......... .......... .......... ..........  194M\n",
      " 18050K .......... .......... .......... .......... ..........  189M\n",
      " 18100K .......... .......... .......... .......... ..........  131M\n",
      " 18150K .......... .......... .......... .......... ..........  131M\n",
      " 18200K .......... .......... .......... .......... ..........  174M\n",
      " 18250K .......... .......... .......... .......... ..........  193M\n",
      " 18300K .......... .......... .......... .......... ..........  179M\n",
      " 18350K .......... .......... .......... .......... ..........  160M\n",
      " 18400K .......... .......... .......... .......... ..........  180M\n",
      " 18450K .......... .......... .......... .......... .......... 98.4M\n",
      " 18500K .......... .......... .......... .......... ..........  119M\n",
      " 18550K .......... .......... .......... .......... .......... 98.1M\n",
      " 18600K .......... .......... .......... .......... ..........  189M\n",
      " 18650K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      " 18700K .......... .......... .......... .......... .......... 44.0M\n",
      " 18750K .......... .......... .......... .......... ..........  117M\n",
      " 18800K .......... .......... .......... .......... ..........  189M\n",
      " 18850K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      " 18900K .......... .......... .......... .......... ..........  114M\n",
      " 18950K .......... .......... .......... .......... ..........  163M\n",
      " 19000K .......... .......... .......... .......... ..........  191M\n",
      " 19050K .......... .......... .......... .......... ..........  128M\n",
      " 19100K .......... .......... .......... .......... ..........  164M\n",
      " 19150K .......... .......... .......... .......... ..........  160M\n",
      " 19200K .......... .......... .......... .......... ..........  135M\n",
      " 19250K .......... .......... .......... .......... ..........  158M\n",
      " 19300K .......... .......... .......... .......... ..........  190M\n",
      " 19350K .......... .......... .......... .......... ..........  159M\n",
      " 19400K .......... .......... .......... .......... ..........  122M\n",
      " 19450K .......... .......... .......... .......... ..........  187M\n",
      " 19500K .......... .......... .......... .......... ..........  176M\n",
      " 19550K .......... .......... .......... .......... ..........  102M\n",
      " 19600K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 19650K .......... .......... .......... .......... ..........  155M\n",
      " 19700K .......... .......... .......... .......... ..........  150M\n",
      " 19750K .......... .......... .......... .......... ..........  153M\n",
      " 19800K .......... .......... .......... .......... ..........  170M\n",
      " 19850K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      " 19900K .......... .......... .......... .......... ..........  194M\n",
      " 19950K .......... .......... .......... .......... ..........  129M\n",
      " 20000K .......... .......... .......... .......... ..........  113M\n",
      " 20050K .......... .......... .......... .......... ..........  168M\n",
      " 20100K .......... .......... .......... .......... ..........  191M\n",
      " 20150K .......... .......... .......... .......... ..........  110M\n",
      " 20200K .......... .......... .......... .......... ..........  163M\n",
      " 20250K .......... .......... .......... .......... ..........  134M\n",
      " 20300K .......... .......... .......... .......... ..........  134M\n",
      " 20350K .......... .......... .......... .......... ..........  105M\n",
      " 20400K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 20450K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
      " 20500K .......... .......... .......... .......... ..........  170M\n",
      " 20550K .......... .......... .......... .......... .......... 85.2M\n",
      " 20600K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 20650K .......... .......... .......... .......... ..........  188M\n",
      " 20700K .......... .......... .......... .......... ..........  140M\n",
      " 20750K .......... .......... .......... .......... .......... 40.6M\n",
      " 20800K .......... .......... .......... .......... ..........  181M\n",
      " 20850K .......... .......... .......... .......... .......... 82.9M\n",
      " 20900K .......... .......... .......... .......... ..........  178M\n",
      " 20950K .......... .......... .......... .......... ..........  163M\n",
      " 21000K .......... .......... .......... .......... ..........  168M\n",
      " 21050K .......... .......... .......... .......... ..........  103M\n",
      " 21100K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 21150K .......... .......... .......... .......... ..........  164M\n",
      " 21200K .......... .......... .......... .......... ..........  140M\n",
      " 21250K .......... .......... .......... .......... .......... 42.7M\n",
      " 21300K .......... .......... .......... .......... ..........  187M\n",
      " 21350K .......... .......... .......... .......... ..........  139M\n",
      " 21400K .......... .......... .......... .......... ..........  118M\n",
      " 21450K .......... .......... .......... .......... ..........  183M\n",
      " 21500K .......... .......... .......... .......... ..........  151M\n",
      " 21550K .......... .......... .......... .......... ..........  101M\n",
      " 21600K .......... .......... .......... .......... ..........  160M\n",
      " 21650K .......... .......... .......... .......... ..........  169M\n",
      " 21700K .......... .......... .......... .......... ..........  175M\n",
      " 21750K .......... .......... .......... .......... ..........  104M\n",
      " 21800K .......... .......... .......... .......... ..........  172M\n",
      " 21850K .......... .......... .......... .......... ..........  145M\n",
      " 21900K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
      " 21950K .......... .......... .......... .......... ..........  150M\n",
      " 22000K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 22050K .......... .......... .......... .......... ..........  135M\n",
      " 22100K .......... .......... .......... .......... ..........  129M\n",
      " 22150K .......... .......... .......... .......... ..........  156M\n",
      " 22200K .......... .......... .......... .......... ..........  171M\n",
      " 22250K .......... .......... .......... .......... ..........  112M\n",
      " 22300K .......... .......... .......... .......... ..........  152M\n",
      " 22350K .......... .......... .......... .......... ..........  134M\n",
      " 22400K .......... .......... .......... .......... ..........  168M\n",
      " 22450K .......... .......... .......... .......... ..........  174M\n",
      " 22500K .......... .......... .......... .......... ..........  113M\n",
      " 22550K .......... .......... .......... .......... ..........  124M\n",
      " 22600K .......... .......... .......... .......... ..........  184M\n",
      " 22650K .......... .......... .......... .......... ..........  141M\n",
      " 22700K .......... .......... .......... .......... ..........  131M\n",
      " 22750K .......... .......... .......... .......... .......... 44.5M\n",
      " 22800K .......... .......... .......... .......... ..........  163M\n",
      " 22850K .......... .......... .......... .......... ..........  106M\n",
      " 22900K .......... .......... .......... .......... ..........  189M\n",
      " 22950K .......... .......... .......... .......... ..........  162M\n",
      " 23000K .......... .......... .......... .......... ..........  106M\n",
      " 23050K .......... .......... .......... .......... ..........  191M\n",
      " 23100K .......... .......... .......... .......... ..........  190M\n",
      " 23150K .......... .......... .......... .......... ..........  153M\n",
      " 23200K .......... .......... .......... .......... .......... 84.3M\n",
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      " 29400K .......... .......... .......... .......... ..........  175M\n",
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      " 51500K .......... .......... .......... .......... ..........  145M\n",
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      " 51700K .......... .......... .......... .......... ..........  121M\n",
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      " 57250K .......... .......... .......... .......... ..........  375M\n",
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      " 61550K .......... .......... .......... .......... ..........  259M\n",
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      " 61650K .......... .......... .......... .......... ..........  220M\n",
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      " 61750K .......... .......... .......... .......... ..........  243M\n",
      " 61800K .......... .......... .......... .......... ..........  221M\n",
      " 61850K .......... .......... .......... .......... ..........  284M\n",
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      " 62800K .......... .......... .......... .......... ..........  324M\n",
      " 62850K .......... .......... .......... .......... ..........  356M\n",
      " 62900K .......... .......... .......... .......... ..........  272M\n",
      " 62950K .......... .......... .......... .......... ..........  239M\n",
      " 63000K .......... .......... .......... .......... ..........  357M\n",
      " 63050K .......... .......... .......... .......... ..........  194M\n",
      " 63100K .......... .......... .......... .......... ..........  273M\n",
      " 63150K .......... .......... .......... .......... ..........  304M\n",
      " 63200K .......... .......... .......... .......... ..........  222M\n",
      " 63250K .......... .......... .......... .......... .......... 49.5M\n",
      " 63300K .......... .......... .......... .......... ..........  353M\n",
      " 63350K .......... .......... .......... .......... ..........  197M\n",
      " 63400K .......... .......... .......... .......... ..........  268M\n",
      " 63450K .......... .......... .......... .......... ..........  257M\n",
      " 63500K .......... .......... .......... .......... ..........  357M\n",
      " 63550K .......... .......... .......... .......... ..........  271M\n",
      " 63600K .......... .......... .......... .......... ..........  224M\n",
      " 63650K .......... .......... .......... .......... ..........  328M\n",
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      " 63900K .......... .......... .......... .......... ..........  272M\n",
      " 63950K .......... .......... .......... .......... ..........  220M\n",
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      " 64050K .......... .......... .......... .......... ..........  356M\n",
      " 64100K .......... .......... .......... .......... ..........  246M\n",
      " 64150K .......... .......... .......... .......... ..........  252M\n",
      " 64200K .......... .......... .......... .......... ..........  240M\n",
      " 64250K .......... .......... .......... .......... ..........  301M\n",
      " 64300K .......... .......... .......... .......... ..........  285M\n",
      " 64350K .......... .......... .......... .......... ..........  265M\n",
      " 64400K .......... .......... .......... .......... ..........  138M\n",
      " 64450K .......... .......... .......... .......... ..........  365M\n",
      " 64500K .......... .......... .......... .......... ..........  380M\n",
      " 64550K .......... .......... .......... .......... ..........  288M\n",
      " 64600K .......... .......... .......... .......... ..........  292M\n",
      " 64650K .......... .......... .......... .......... ..........  284M\n",
      " 64700K .......... .......... .......... .......... ..........  366M\n",
      " 64750K .......... .......... .......... .......... ..........  220M\n",
      " 64800K .......... .......... .......... .......... ..........  370M\n",
      " 64850K .......... .......... .......... .......... ..........  386M\n",
      " 64900K .......... .......... .......... .......... ..........  387M\n",
      " 64950K .......... .......... .......... .......... ..........  289M\n",
      " 65000K .......... .......... .......... .......... ..........  380M\n",
      " 65050K .......... .......... .......... .......... ..........  171M\n",
      " 65100K .......... .......... .......... .......... .......... 86.7M\n",
      " 65150K .......... .......... .......... .......... .......... 72.9M\n",
      " 65200K .......... .......... .......... .......... .......... 88.6M\n",
      " 65250K .......... .......... .......... .......... .......... 79.0M\n",
      " 65300K .......... .......... .......... .......... .......... 36.2M\n",
      " 65350K .......... .......... .......... .......... .......... 72.1M\n",
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      " 89150K .......... .......... .......... .......... ..........  153M\n",
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      " 89500K .......... .......... .......... .......... ..........  190M\n",
      " 89550K .......... .......... .......... .......... ..........  152M\n",
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      " 89650K .......... .......... .......... .......... ..........  186M\n",
      " 89700K .......... .......... .......... .......... ..........  179M\n",
      " 89750K .......... .......... .......... .......... ..........  161M\n",
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      " 89850K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
      " 89900K .......... .......... .......... .......... ..........  176M\n",
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      " 91750K .......... .......... .......... .......... ..........  151M\n",
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      "145700K .......... .......... .......... .......... ..........  140M\n",
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      "145800K .......... .......... .......... .......... ..........  169M\n",
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      "146000K .......... .......... .......... .......... ..........  145M\n",
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      "146150K .......... .......... .......... .......... ..........  138M\n",
      "146200K .......... .......... .......... .......... ..........  175M\n",
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      "146600K .......... .......... .......... .......... ..........  168M\n",
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      "146700K .......... .......... .......... .......... ..........  178M\n",
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      "146800K .......... .......... .......... .......... ..........  194M\n",
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      "147100K .......... .......... .......... .......... ..........  223M\n",
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      "147200K .......... .......... .......... .......... ..........  193M\n",
      "147250K .......... .......... .......... .......... ..........  150M\n",
      "147300K .......... .......... .......... .......... ..........  188M\n",
      "147350K .......... .......... .......... .......... .......... 42.7M\n",
      "147400K .......... .......... .......... .......... .......... 73.1M\n",
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      "147500K .......... .......... .......... .......... .......... 74.7M\n",
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      "147650K .......... .......... .......... .......... ..........  119M\n",
      "147700K .......... .......... .......... .......... ..........  141M\n",
      "147750K .......... .......... .......... .......... ..........  127M\n",
      "147800K .......... .......... .......... .......... ..........  142M\n",
      "147850K .......... .......... .......... .......... ..........  170M\n",
      "147900K .......... .......... .......... .......... .......... 61.3M\n",
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      "148300K .......... .......... .......... .......... ..........  178M\n",
      "148350K .......... .......... .......... .......... .......... 45.6M\n",
      "148400K .......... .......... .......... .......... .......... 69.9M\n",
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      "161100K .......... .......... .......... .......... ..........  122M\n",
      "161150K .......... .......... .......... .......... ..........  135M\n",
      "161200K .......... .......... .......... .......... ..........  212M\n",
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      "161600K .......... .......... .......... .......... ..........  147M\n",
      "161650K .......... .......... .......... .......... ..........  159M\n",
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      "162300K .......... .......... .......... .......... ..........  207M\n",
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      "324400K .......... .......... .......... .......... ..........  166M\n",
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      "336650K .......... .......... .......... .......... ..........  188M\n",
      "336700K .......... .......... .......... .......... ..........  129M\n",
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      "393700K .......... .......... .......... .......... ..........  173M\n",
      "393750K .......... .......... .......... .......... ..........  144M\n",
      "393800K .......... .......... .......... .......... ..........  185M\n",
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      "mapname:  conversion of  failed\n",
      "replace B03T.mat? [y]es, [n]o, [A]ll, [N]one, [r]ename: A\n",
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   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 153
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "4tpg-MOHCjC7",
    "outputId": "e7b37250-542d-4650-fc9e-f968d0604638"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Data identification: GrazB-B01\n",
      "EEG-data shape: (1626266, 3)\n",
      "Trials data shape:  (324,)\n",
      "Labels shape:  (324,)\n",
      "Total length of single trial:  8\n",
      "Sampling frequency of EEG data: 250\n",
      "Interval for motor imagery in trial:  [4, 7]\n",
      "Classes possible:  [0 1]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "grazb_data.print_stats()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "SntRNrSRRdCn"
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "H_r-l7k6C2pS"
   },
   "source": [
    "# Postprocess data\n",
    "Usually it is necessary to postprocess the raw data before you can properly use it. gumpy provides several methods to easily do so, or provides implementations that can be adapted to your needs.\n",
    "\n",
    "Most methods internally use other Python toolkits, for instance sklearn, which is heavily used throughout gumpy. Thereby, it is easy to extend gumpy with custom filters. In addition, we expect users to have to manipulate the raw data directly as shown in the following example.\n",
    "\n",
    "# Common average re-referencing the data to Cz\n",
    "Some data is required to be re-referenced to a certain electrode. Because this may depend on your dataset, there is no common function provided by gumpy to do so. However and if sub-classed according to the documentation, you can access the raw-data directly as in the following example."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "sBRznvrYHdGj"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "if 0:\n",
    "    grazb_data.raw_data[:, 0] -= 2 * grazb_data.raw_data[:, 1]\n",
    "    grazb_data.raw_data[:, 2] -= 2 * grazb_data.raw_data[:, 2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "1IS-RIKKHoUX"
   },
   "source": [
    "# Example: Notch and Band-Pass Filters\n",
    "gumpy ships with several filters already implemented. They accept either raw data to be filtered, or a subclass of Dataset. In the latter case, gumpy will automatically convert all channels using parameters extracted from the data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "o6nAbDeEHnWJ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# this returns a butter-bandpass filtered version of the entire dataset\n",
    "btr_data = gumpy.signal.butter_bandpass(grazb_data, lo=2, hi=60)\n",
    "\n",
    "# it is also possible to use filters on individual electrodes using \n",
    "# the .raw_data field of a dataset. The example here will remove a certain\n",
    "# from a single electrode using a Notch filter. This example also demonstrates\n",
    "# that parameters will be forwarded to the internal call to the filter, in this\n",
    "# case the scipy implementation iirnotch (Note that iirnotch is only available\n",
    "# in recent versions of scipy, and thus disabled in this example by default)\n",
    "\n",
    "# frequency to be removed from the signal\n",
    "if False:\n",
    "    f0 = 50.0 \n",
    "    # quality factor\n",
    "    Q = 50.0  \n",
    "    # get the cutoff frequency\n",
    "    w0 = f0/(grazb_data.sampling_freq/2) \n",
    "    # apply the notch filter\n",
    "    btr_data = gumpy.signal.notch(btr_data.raw_data[:, 0], w0, Q)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "WspGwO8uH28a"
   },
   "source": [
    "\n",
    "# **Normalization**\n",
    "\n",
    "Many datasets require normalization. gumpy provides functions to compute normalization either using a mean computation or via min/max computation. As with the filters, this function accepts either an instance of Dataset, or raw_data. In fact, it can be used for postprocessing any row-wise data in a numpy matrix."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 102
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "KStSbrxrII57",
    "outputId": "0369b441-826c-4741-d508-2733cc53beb1"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Normalized Data:\n",
      "  Mean    = 0.000\n",
      "  Min     = -17.912\n",
      "  Max     = 19.989\n",
      "  Std.Dev = 1.000\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# normalize the data first\n",
    "norm_data = gumpy.signal.normalize(btr_data, 'mean_std')\n",
    "# let's see some statistics\n",
    "print(\"\"\"Normalized Data:\n",
    "  Mean    = {:.3f}\n",
    "  Min     = {:.3f}\n",
    "  Max     = {:.3f}\n",
    "  Std.Dev = {:.3f}\"\"\".format(\n",
    "  np.nanmean(norm_data),np.nanmin(norm_data),np.nanmax(norm_data),np.nanstd(norm_data)\n",
    "))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 85
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "MfXF0JFpK4C5",
    "outputId": "3e8da0a3-eb01-4880-b0c9-b1e738559ee9"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "B01E.mat  B03E.mat  B05E.mat  B07E.mat\tB09E.mat     eeg-294\n",
      "B01T.mat  B03T.mat  B05T.mat  B07T.mat\tB09T.mat     grazdata.zip\n",
      "B02E.mat  B04E.mat  B06E.mat  B08E.mat\tconfirm.txt  sample_data\n",
      "B02T.mat  B04T.mat  B06T.mat  B08T.mat\tcookies.txt\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!ls"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "LuazEQijLDMN"
   },
   "source": [
    "# Load Raw Data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 51
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "H2zj4PgFTXJ7",
    "outputId": "91d7d295-9e4b-4f9a-8948-efce1d23f860"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Band-pass filtering the data in frequency range from 2.0 Hz to 60.0 Hz... \n",
      "Data loaded and processed successfully!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sys.path.append('eeg-294/gumpy/gumpy')\n",
    "# specify the location of the GrazB datasets\n",
    "data_dir = '.'\n",
    "subject = 'B01'\n",
    "\n",
    "# initialize the data-structure, but do _not_ load the data yet\n",
    "grazb_data = gumpy.data.GrazB(data_dir, subject)\n",
    "\n",
    "# now that the dataset is setup, we can load the data. This will be handled from within the utils function, \n",
    "# which will first load the data and subsequently filter it using a notch and a bandpass filter.\n",
    "# the utility function will then return the training data.\n",
    "x_train, y_train = utils.load_preprocess_data(grazb_data, True, LOWCUT, HIGHCUT, W0, Q, ANTI_DRIFT, CLASS_COUNT, CUTOFF, AXIS, FS)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "ZuU_bwzULhoT"
   },
   "source": [
    "# Augment Data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {},
    "colab_type": "code",
    "id": "b3s1uRpcLf9Q"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "x_augmented, y_augmented = gumpy.signal.sliding_window(data = x_train[:,:,:],\n",
    "                                                          labels = y_train[:,:],\n",
    "                                                          window_sz = 4 * FS,\n",
    "                                                          n_hop = FS // 10,\n",
    "                                                          n_start = FS * 1)\n",
    "x_subject = x_augmented\n",
    "y_subject = y_augmented\n",
    "x_subject = np.rollaxis(x_subject, 2, 1)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "colab_type": "text",
    "id": "yCAqyFVeLtez"
   },
   "source": [
    "# Run the model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 0,
   "metadata": {
    "colab": {
     "base_uri": "https://localhost:8080/",
     "height": 275
    },
    "colab_type": "code",
    "id": "rltws7msLxdZ",
    "outputId": "b38e269d-abc8-45fb-ae05-246f31beb08c"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Run 1...\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "eeg-294/gumpy-deeplearning/models/cnn_stft.py:28: UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(filters=24, kernel_size=(12, 12), strides=(1, 1), name=\"conv1\", padding=\"same\")`\n",
      "  border_mode = 'same'))\n",
      "eeg-294/gumpy-deeplearning/models/cnn_stft.py:36: UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(filters=48, kernel_size=(8, 8), name=\"conv2\", padding=\"same\")`\n",
      "  name = 'conv2', border_mode = 'same'))\n",
      "eeg-294/gumpy-deeplearning/models/cnn_stft.py:44: UserWarning: Update your `Conv2D` call to the Keras 2 API: `Conv2D(filters=96, kernel_size=(4, 4), name=\"conv3\", padding=\"same\")`\n",
      "  name = 'conv3', border_mode = 'same'))\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/ops/math_grad.py:1424: where (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where\n",
      "WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:1033: The name tf.assign_add is deprecated. Please use tf.compat.v1.assign_add instead.\n",
      "\n",
      "WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py:1020: The name tf.assign is deprecated. Please use tf.compat.v1.assign instead.\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "from sklearn.model_selection import StratifiedKFold\n",
    "from models import CNN_STFT\n",
    "\n",
    "# define KFOLD-fold cross validation test harness\n",
    "kfold = StratifiedKFold(n_splits = KFOLD, shuffle = True, random_state = SEED)\n",
    "cvscores = []\n",
    "ii = 1\n",
    "for train, test in kfold.split(x_subject, y_subject[:, 0]):\n",
    "    print('Run ' + str(ii) + '...')\n",
    "    # create callbacks\n",
    "    model_name_str = 'GRAZ_CNN_STFT_3layer_' + \\\n",
    "                     '_run_' + str(ii)\n",
    "    #callbacks_list = model.get_callbacks(model_name_str)\n",
    "\n",
    "    # initialize and create the model\n",
    "    model = CNN_STFT(model_name_str)\n",
    "    model.create_model(x_subject.shape[1:], dropout = DROPOUT, print_summary = False)\n",
    "    \n",
    "    # fit model. If you specify monitor=True, then the model will create callbacks\n",
    "    # and write its state to a HDF5 file\n",
    "    model.fit(x_subject[train], y_subject[train], monitor=True,\n",
    "              epochs = 100, \n",
    "              batch_size = 256, \n",
    "              verbose = 0, \n",
    "              validation_split = 0.1)\n",
    "    #          validation_split = 0.1, callbacks = callbacks_list)\n",
    "    # They removed the callbacks from the script for tensorboard evaluation\n",
    "    \n",
    "\n",
    "    # evaluate the model\n",
    "    print('Evaluating model on test set...')\n",
    "    scores = model.evaluate(x_subject[test], y_subject[test], verbose = 0)\n",
    "\n",
    "    print(\"Result on test set: %s: %.2f%%\" % (model.metrics_names[1], scores[1] * 100))\n",
    "    cvscores.append(scores[1] * 100)\n",
    "    ii += 1\n",
    "    \n",
    "# print some evaluation statistics and write results to file\n",
    "print(\"%.2f%% (+/- %.2f%%)\" % (np.mean(cvscores), np.std(cvscores)))\n",
    "cv_all_subjects = np.asarray(cvscores)\n",
    "print('Saving CV values to file....')\n",
    "np.savetxt('GRAZ_CV_' + 'CNN_STFT_3layer_' + str(DROPOUT) + 'do'+'.csv', \n",
    "            cv_all_subjects, delimiter = ',', fmt = '%2.4f')\n",
    "print('CV values successfully saved!\\n')"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "colab": {
   "include_colab_link": true,
   "name": "Untitled4.ipynb",
   "provenance": []
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 2
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython2",
   "version": "2.7.15+"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
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