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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "f4TSNCvpENrW"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:53.318401Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:53.318186Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:53.324554Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:53.324031Z"
    },
    "id": "vamNSA0vEP-m"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "asd4sdga7g"
   },
   "source": [
    "# Classifying CIFAR-10 with XLA\n"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {
    "id": "b7noD9NjFRL-"
   },
   "source": [
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/xla/tutorials/autoclustering_xla\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\" />View on TensorFlow.org</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/compiler/xla/g3doc/tutorials/autoclustering_xla.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />Run in Google Colab</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/compiler/xla/g3doc/tutorials/autoclustering_xla.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />View source on GitHub</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/tensorflow/tensorflow/compiler/xla/g3doc/tutorials/autoclustering_xla.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\" />Download notebook</a>\n",
    "  </td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "mz65veHXsmnS"
   },
   "source": [
    "This tutorial trains a TensorFlow model to classify the [CIFAR-10](https://en.wikipedia.org/wiki/CIFAR-10) dataset, and we compile it using XLA.\n",
    "\n",
    "You will load and normalize the dataset using the [TensorFlow Datasets (TFDS)](https://tensorflow.org/datasets) API. First, install/upgrade TensorFlow and TFDS:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:53.327949Z",
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    },
    "id": "R4xtYyOf78e3"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -U -q tensorflow tensorflow_datasets"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:55.201481Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:55.200824Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:57.601884Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:57.601172Z"
    },
    "id": "PH2HbLW65tmo"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-12-14 12:09:56.173210: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
      "2022-12-14 12:09:56.173312: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
      "2022-12-14 12:09:56.173322: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:57.606137Z",
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     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:10:05.091026Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:10:05.090220Z"
    },
    "id": "7vm2QsMisCxI"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Check that GPU is available: cf. https://colab.research.google.com/notebooks/gpu.ipynb\n",
    "assert(tf.test.gpu_device_name())\n",
    "\n",
    "tf.keras.backend.clear_session()\n",
    "tf.config.optimizer.set_jit(False) # Start with XLA disabled.\n",
    "\n",
    "def load_data():\n",
    "  result = tfds.load('cifar10', batch_size = -1)\n",
    "  (x_train, y_train) = result['train']['image'],result['train']['label']\n",
    "  (x_test, y_test) = result['test']['image'],result['test']['label']\n",
    "  \n",
    "  x_train = x_train.numpy().astype('float32') / 256\n",
    "  x_test = x_test.numpy().astype('float32') / 256\n",
    "\n",
    "  # Convert class vectors to binary class matrices.\n",
    "  y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)\n",
    "  y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)\n",
    "  return ((x_train, y_train), (x_test, y_test))\n",
    "\n",
    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_data()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MgNM2tbgtScx"
   },
   "source": [
    "We define the model, adapted from the Keras [CIFAR-10 example](https://keras.io/examples/cifar10_cnn/):"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:10:05.095537Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:10:05.094918Z",
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     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:10:05.217364Z"
    },
    "id": "3ZRQSwoRsKM_"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def generate_model():\n",
    "  return tf.keras.models.Sequential([\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=x_train.shape[1:]),\n",
    "    tf.keras.layers.Activation('relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3)),\n",
    "    tf.keras.layers.Activation('relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
    "    tf.keras.layers.Dropout(0.25),\n",
    "\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same'),\n",
    "    tf.keras.layers.Activation('relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3)),\n",
    "    tf.keras.layers.Activation('relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
    "    tf.keras.layers.Dropout(0.25),\n",
    "\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(512),\n",
    "    tf.keras.layers.Activation('relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dropout(0.5),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(10),\n",
    "    tf.keras.layers.Activation('softmax')\n",
    "  ])\n",
    "\n",
    "model = generate_model()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-M4GtGDZtb8a"
   },
   "source": [
    "We train the model using the\n",
    "[RMSprop](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/RMSPropOptimizer)\n",
    "optimizer:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:10:05.222288Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:10:05.221585Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:11:26.641579Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:11:26.640896Z"
    },
    "id": "UKCmrhF0tiMa"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-12-14 12:10:07.149286: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:954] layout failed: INVALID_ARGUMENT: Size of values 0 does not match size of permutation 4 @ fanin shape insequential/dropout/dropout/SelectV2-2-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/196 [..............................] - ETA: 19:24 - loss: 2.3157 - accuracy: 0.0898"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  5/196 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.3068 - accuracy: 0.1047   "
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9/196 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.3069 - accuracy: 0.1046"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 13/196 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.3049 - accuracy: 0.1073"
     ]
    },
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 17/196 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 2.3027 - accuracy: 0.1114"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 21/196 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.3022 - accuracy: 0.1075"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 25/196 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 2.3004 - accuracy: 0.1080"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 29/196 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 2.2991 - accuracy: 0.1114"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 33/196 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.2975 - accuracy: 0.1129"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 37/196 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 2.2966 - accuracy: 0.1136"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 41/196 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 2.2956 - accuracy: 0.1149"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 45/196 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.2939 - accuracy: 0.1162"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 49/196 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.2923 - accuracy: 0.1185"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
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      "157/196 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 1.0581 - accuracy: 0.6279"
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      "Test loss: 1.0322308540344238\n",
      "Test accuracy: 0.6399999856948853\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def compile_model(model):\n",
    "  opt = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0001)\n",
    "  model.compile(loss='categorical_crossentropy',\n",
    "                optimizer=opt,\n",
    "                metrics=['accuracy'])\n",
    "  return model\n",
    "\n",
    "model = compile_model(model)\n",
    "\n",
    "def train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=25):\n",
    "  model.fit(x_train, y_train, batch_size=256, epochs=epochs, validation_data=(x_test, y_test), shuffle=True)\n",
    "\n",
    "def warmup(model, x_train, y_train, x_test, y_test):\n",
    "  # Warm up the JIT, we do not wish to measure the compilation time.\n",
    "  initial_weights = model.get_weights()\n",
    "  train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=1)\n",
    "  model.set_weights(initial_weights)\n",
    "\n",
    "warmup(model, x_train, y_train, x_test, y_test)\n",
    "%time train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test)\n",
    "\n",
    "scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1)\n",
    "print('Test loss:', scores[0])\n",
    "print('Test accuracy:', scores[1])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "SLpfQ0StRgsu"
   },
   "source": [
    "Now let's train the model again, using the XLA compiler.\n",
    "To enable the compiler in the middle of the application, we need to reset the Keras session."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:11:26.645417Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:11:26.644806Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:12:40.706420Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:12:40.705675Z"
    },
    "id": "jxU-Tzy4SX7p"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
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     "text": [
      "2022-12-14 12:11:33.240648: E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:954] layout failed: INVALID_ARGUMENT: Size of values 0 does not match size of permutation 4 @ fanin shape insequential/dropout/dropout/SelectV2-2-TransposeNHWCToNCHW-LayoutOptimizer\n"
     ]
    },
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     "text": [
      "\r",
      "  1/196 [..............................] - ETA: 11:44 - loss: 2.2995 - accuracy: 0.0820"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  6/196 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.3028 - accuracy: 0.0996   "
     ]
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      " 11/196 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 2.3030 - accuracy: 0.1044"
     ]
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      " 16/196 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 2.3013 - accuracy: 0.1045"
     ]
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      " 21/196 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 2.2980 - accuracy: 0.1112"
     ]
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      " 26/196 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 2.2971 - accuracy: 0.1139"
     ]
    },
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      " 31/196 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 2.2957 - accuracy: 0.1179"
     ]
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      " 36/196 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 2.2943 - accuracy: 0.1189"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 41/196 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 2.2928 - accuracy: 0.1231"
     ]
    },
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      " 46/196 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.2911 - accuracy: 0.1239"
     ]
    },
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      " 51/196 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 2.2886 - accuracy: 0.1265"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 56/196 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 2.2862 - accuracy: 0.1286"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 61/196 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 2.2828 - accuracy: 0.1332"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 66/196 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.2794 - accuracy: 0.1348"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 71/196 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 2.2751 - accuracy: 0.1390"
     ]
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      " 76/196 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 2.2705 - accuracy: 0.1430"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 81/196 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 2.2651 - accuracy: 0.1479"
     ]
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      " 86/196 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 2.2599 - accuracy: 0.1511"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 91/196 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 2.2546 - accuracy: 0.1535"
     ]
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      " 96/196 [=============>................] - ETA: 1s - loss: 2.2473 - accuracy: 0.1572"
     ]
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      "101/196 [==============>...............] - ETA: 1s - loss: 2.2412 - accuracy: 0.1605"
     ]
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      "106/196 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 2.2339 - accuracy: 0.1645"
     ]
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     ]
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      "116/196 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 2.2204 - accuracy: 0.1694"
     ]
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      "121/196 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 2.2130 - accuracy: 0.1729"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "191/196 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.0803 - accuracy: 0.6207"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "196/196 [==============================] - 2s 12ms/step - loss: 1.0793 - accuracy: 0.6211 - val_loss: 1.0527 - val_accuracy: 0.6337\n"
     ]
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     "text": [
      "CPU times: user 42.5 s, sys: 7.7 s, total: 50.2 s\n",
      "Wall time: 1min 1s\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# We need to clear the session to enable JIT in the middle of the program.\n",
    "tf.keras.backend.clear_session()\n",
    "tf.config.optimizer.set_jit(True) # Enable XLA.\n",
    "model = compile_model(generate_model())\n",
    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = load_data()\n",
    "\n",
    "warmup(model, x_train, y_train, x_test, y_test)\n",
    "%time train_model(model, x_train, y_train, x_test, y_test)"
   ]
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    "id": "iWHz6P1se92F"
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   "source": [
    "On a machine with a Titan V GPU and an Intel Xeon E5-2690 CPU the speed up is ~1.17x."
   ]
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