{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import collections\n",
    "import pathlib\n",
    "import re\n",
    "import string\n",
    "\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "from tensorflow.keras import layers\n",
    "from tensorflow.keras import losses\n",
    "from tensorflow.keras import preprocessing\n",
    "from tensorflow.keras import utils\n",
    "from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization\n",
    "\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds\n",
    "import tensorflow_text as tf_text"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "outputs": [],
   "source": [
    "VOCAB_SIZE = 10000\n",
    "MAX_SEQUENCE_LENGTH = 18"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "outputs": [],
   "source": [
    "AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE\n",
    "\n",
    "def configure_dataset(dataset):\n",
    "  return dataset.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "outputs": [],
   "source": [
    "def create_model(vocab_size, num_labels):\n",
    "  model = tf.keras.Sequential([\n",
    "      layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),\n",
    "      layers.Conv1D(64, 5, padding=\"valid\", activation=\"relu\", strides=2),\n",
    "      layers.GlobalMaxPooling1D(),\n",
    "      layers.Dense(num_labels)\n",
    "  ])\n",
    "  return model"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": "[PosixPath('/home/mao/.keras/datasets/cowper.txt'),\n PosixPath('/home/mao/.keras/datasets/fashion-mnist'),\n PosixPath('/home/mao/.keras/datasets/derby.txt'),\n PosixPath('/home/mao/.keras/datasets/butler.txt'),\n PosixPath('/home/mao/.keras/datasets/mnist.npz')]"
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "DIRECTORY_URL = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/'\n",
    "FILE_NAMES = ['cowper.txt', 'derby.txt', 'butler.txt']\n",
    "\n",
    "for name in FILE_NAMES:\n",
    "  text_dir = utils.get_file(name, origin=DIRECTORY_URL + name)\n",
    "\n",
    "parent_dir = pathlib.Path(text_dir).parent\n",
    "list(parent_dir.iterdir())"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "outputs": [],
   "source": [
    "def labeler(example, index):\n",
    "  return example, tf.cast(index, tf.int64)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "outputs": [],
   "source": [
    "labeled_data_sets = []\n",
    "\n",
    "for i, file_name in enumerate(FILE_NAMES):\n",
    "  lines_dataset = tf.data.TextLineDataset(str(parent_dir/file_name))\n",
    "  labeled_dataset = lines_dataset.map(lambda ex: labeler(ex, i))\n",
    "  labeled_data_sets.append(labeled_dataset)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "outputs": [],
   "source": [
    "BUFFER_SIZE = 50000\n",
    "BATCH_SIZE = 64\n",
    "VALIDATION_SIZE = 5000"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "outputs": [],
   "source": [
    "all_labeled_data = labeled_data_sets[0]\n",
    "for labeled_dataset in labeled_data_sets[1:]:\n",
    "  all_labeled_data = all_labeled_data.concatenate(labeled_dataset)\n",
    "\n",
    "all_labeled_data = all_labeled_data.shuffle(\n",
    "    BUFFER_SIZE, reshuffle_each_iteration=False)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Sentence:  b\"Already, at his shoulder's hollow mail\"\n",
      "Label: 0\n",
      "Sentence:  b'So she have pity on the Trojan state,'\n",
      "Label: 1\n",
      "Sentence:  b'gathered the reins in his hand, and Antenor took his seat beside him;'\n",
      "Label: 2\n",
      "Sentence:  b'To fury, mingling with the host of Troy.'\n",
      "Label: 0\n",
      "Sentence:  b'have been indulging their spleen and holding aloof from battle'\n",
      "Label: 2\n",
      "Sentence:  b'Their courage rousing, and imparting strength.'\n",
      "Label: 1\n",
      "Sentence:  b'Argos, and Sparta. Them, when next thy wrath'\n",
      "Label: 0\n",
      "Sentence:  b'(The son of Lampus he, the prince of men,'\n",
      "Label: 1\n",
      "Sentence:  b'and hewn, with his feet to the door, and his comrades are mourning'\n",
      "Label: 2\n",
      "Sentence:  b'descends for that purpose, and in the form of Laodocus, a son of'\n",
      "Label: 0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for text, label in all_labeled_data.take(10):\n",
    "  print(\"Sentence: \", text.numpy())\n",
    "  print(\"Label:\", label.numpy())"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /home/mao/anaconda3/envs/tf2.5/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/dispatch.py:206: batch_gather (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed after 2017-10-25.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "`tf.batch_gather` is deprecated, please use `tf.gather` with `batch_dims=-1` instead.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "tokenizer = tf_text.UnicodeScriptTokenizer()\n",
    "\n",
    "def tokenize(text, unused_label):\n",
    "  lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text)\n",
    "  return tokenizer.tokenize(lower_case)\n",
    "\n",
    "tokenized_ds = all_labeled_data.map(tokenize)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Tokens:  [b'already' b',' b'at' b'his' b'shoulder' b\"'\" b's' b'hollow' b'mail']\n",
      "Tokens:  [b'so' b'she' b'have' b'pity' b'on' b'the' b'trojan' b'state' b',']\n",
      "Tokens:  [b'gathered' b'the' b'reins' b'in' b'his' b'hand' b',' b'and' b'antenor'\n",
      " b'took' b'his' b'seat' b'beside' b'him' b';']\n",
      "Tokens:  [b'to' b'fury' b',' b'mingling' b'with' b'the' b'host' b'of' b'troy' b'.']\n",
      "Tokens:  [b'have' b'been' b'indulging' b'their' b'spleen' b'and' b'holding'\n",
      " b'aloof' b'from' b'battle']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for text_batch in tokenized_ds.take(5):\n",
    "  print(\"Tokens: \", text_batch.numpy())"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Vocab size:  10000\n",
      "First five vocab entries: [b',', b'the', b'and', b\"'\", b'of']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "tokenized_ds = configure_dataset(tokenized_ds)\n",
    "\n",
    "vocab_dict = collections.defaultdict(lambda: 0)\n",
    "for toks in tokenized_ds.as_numpy_iterator():\n",
    "  for tok in toks:\n",
    "    vocab_dict[tok] += 1\n",
    "\n",
    "vocab = sorted(vocab_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)\n",
    "vocab = [token for token, count in vocab]\n",
    "vocab = vocab[:VOCAB_SIZE]\n",
    "vocab_size = len(vocab)\n",
    "print(\"Vocab size: \", vocab_size)\n",
    "print(\"First five vocab entries:\", vocab[:5])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "outputs": [],
   "source": [
    "keys = vocab\n",
    "values = range(2, len(vocab) + 2)  # reserve 0 for padding, 1 for OOV\n",
    "\n",
    "init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(\n",
    "    keys, values, key_dtype=tf.string, value_dtype=tf.int64)\n",
    "\n",
    "num_oov_buckets = 1\n",
    "vocab_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(init, num_oov_buckets)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "outputs": [],
   "source": [
    "def preprocess_text(text, label):\n",
    "  standardized = tf_text.case_fold_utf8(text)\n",
    "  tokenized = tokenizer.tokenize(standardized)\n",
    "  vectorized = vocab_table.lookup(tokenized)\n",
    "  return vectorized, label"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Sentence:  b\"Already, at his shoulder's hollow mail\"\n",
      "Vectorized sentence:  [ 749    2   34   11  527    5   29 1102  993]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "example_text, example_label = next(iter(all_labeled_data))\n",
    "print(\"Sentence: \", example_text.numpy())\n",
    "vectorized_text, example_label = preprocess_text(example_text, example_label)\n",
    "print(\"Vectorized sentence: \", vectorized_text.numpy())"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "outputs": [],
   "source": [
    "all_encoded_data = all_labeled_data.map(preprocess_text)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_data = all_encoded_data.skip(VALIDATION_SIZE).shuffle(BUFFER_SIZE)\n",
    "validation_data = all_encoded_data.take(VALIDATION_SIZE)\n",
    "\n",
    "train_data = train_data.padded_batch(BATCH_SIZE)\n",
    "validation_data = validation_data.padded_batch(BATCH_SIZE)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Text batch shape:  (64, 18)\n",
      "Label batch shape:  (64,)\n",
      "First text example:  tf.Tensor(\n",
      "[ 749    2   34   11  527    5   29 1102  993    0    0    0    0    0\n",
      "    0    0    0    0], shape=(18,), dtype=int64)\n",
      "First label example:  tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int64)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sample_text, sample_labels = next(iter(validation_data))\n",
    "print(\"Text batch shape: \", sample_text.shape)\n",
    "print(\"Label batch shape: \", sample_labels.shape)\n",
    "print(\"First text example: \", sample_text[0])\n",
    "print(\"First label example: \", sample_labels[0])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "outputs": [],
   "source": [
    "vocab_size += 2\n",
    "\n",
    "train_data = configure_dataset(train_data)\n",
    "validation_data = configure_dataset(validation_data)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/3\n",
      "697/697 [==============================] - 23s 10ms/step - loss: 0.5208 - accuracy: 0.7702 - val_loss: 0.3622 - val_accuracy: 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      "Epoch 2/3\n",
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      "79/79 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 0.3761 - accuracy: 0.8488\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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",
      "Loss:  0.37612423300743103\n",
      "Accuracy: 84.88%\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "loss, accuracy = model.evaluate(validation_data)\n",
    "\n",
    "print(\"Loss: \", loss)\n",
    "print(\"Accuracy: {:2.2%}\".format(accuracy))"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "outputs": [],
   "source": [
    "preprocess_layer = TextVectorization(\n",
    "    max_tokens=vocab_size,\n",
    "    standardize=tf_text.case_fold_utf8,\n",
    "    split=tokenizer.tokenize,\n",
    "    output_mode='int',\n",
    "    output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)\n",
    "preprocess_layer.set_vocabulary(vocab)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "outputs": [],
   "source": [
    "export_model = tf.keras.Sequential(\n",
    "    [preprocess_layer, model,\n",
    "     layers.Activation('sigmoid')])\n",
    "\n",
    "export_model.compile(\n",
    "    loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),\n",
    "    optimizer='adam',\n",
    "    metrics=['accuracy'])"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "79/79 [==============================] - 4s 4ms/step - loss: 0.3679 - accuracy: 0.8542\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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",
      "Loss:  0.36792227625846863\n",
      "Accuracy: 85.42%\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Create a test dataset of raw strings\n",
    "test_ds = all_labeled_data.take(VALIDATION_SIZE).batch(BATCH_SIZE)\n",
    "test_ds = configure_dataset(test_ds)\n",
    "loss, accuracy = export_model.evaluate(test_ds)\n",
    "print(\"Loss: \", loss)\n",
    "print(\"Accuracy: {:2.2%}\".format(accuracy))"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Question:  Join'd to th' Ionians with their flowing robes,\n",
      "Predicted label:  1\n",
      "Question:  the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all\n",
      "Predicted label:  2\n",
      "Question:  And with loud clangor of his arms he fell.\n",
      "Predicted label:  0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "inputs = [\n",
    "    \"Join'd to th' Ionians with their flowing robes,\",  # Label: 1\n",
    "    \"the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all\",  # Label: 2\n",
    "    \"And with loud clangor of his arms he fell.\",  # Label: 0\n",
    "]\n",
    "predicted_scores = export_model.predict(inputs)\n",
    "predicted_labels = tf.argmax(predicted_scores, axis=1)\n",
    "for input, label in zip(inputs, predicted_labels):\n",
    "  print(\"Question: \", input)\n",
    "  print(\"Predicted label: \", label.numpy())"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "outputs": [],
   "source": [],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  }
 ],
 "metadata": {
  "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": "2.7.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}