angeligareta

angeligareta

# Inspired from https://github.com/JohannesBuchner/imagehash repository
import imagehash
from PIL import Image

def alpharemover(image):
    if image.mode != 'RGBA':
        return image
    canvas = Image.new('RGBA', image.size, (255,255,255,255))
    canvas.paste(image, mask=image)
    return canvas.convert('RGB')

angeligareta

import tensorflow as tf
import numpy as np


class CustomEarlyStopping(tf.keras.callbacks.Callback):
    """
    Custom Early Stopping callback to monitor multiple metrics by combining them using a harmonic mean calculation.

    Adapted from (TensorFlow EarlyStopping source)[https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.5.0/tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1683-L1823].

angeligareta

import numpy as np
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer


def generate_class_weights(class_series, multi_class=True, one_hot_encoded=False):
  """
  Method to generate class weights given a set of multi-class or multi-label labels, both one-hot-encoded or not.

  Some examples of different formats of class_series and their outputs are:

angeligareta

def get_dataset_partitions_pd(df, train_split=0.8, val_split=0.1, test_split=0.1):
    assert (train_split + test_split + val_split) == 1
    
    # Only allows for equal validation and test splits
    assert val_split == test_split 

    # Specify seed to always have the same split distribution between runs
    df_sample = df.sample(frac=1, random_state=12)
    indices_or_sections = [int(train_split * len(df)), int((1 - val_split - test_split) * len(df))]
    

angeligareta

def get_dataset_partitions_tf(ds, ds_size, train_split=0.8, val_split=0.1, test_split=0.1, shuffle=True, shuffle_size=10000):
    assert (train_split + test_split + val_split) == 1
    
    if shuffle:
        # Specify seed to always have the same split distribution between runs
        ds = ds.shuffle(shuffle_size, seed=12)
    
    train_size = int(train_split * ds_size)
    val_size = int(val_split * ds_size)
    

angeligareta

import pandas as pd
import tensorboard as tb
import statistics

def get_best_epoch_per_model(
    experiment_id, 
    metrics, 
    format_as_percentage = False, 
    sort_values = False, 
    group_by_model_names = False, 

angeligareta

<?php
// Add custom language selector field for XProfileFields Buddypress
// Author: Angel Igareta, adapted from https://tulipemedia.com/en/buddypress-auto-bulk-import-countries-profile-field/
function bp_add_custom_language_list() {
    if ( !xprofile_get_field_id_from_name('Languages Spoken') && 'bp-profile-setup' == $_GET['page'] ) {
        $language_list_args = array(
            'field_group_id' => 1,
            'name' => 'Languages Spoken',
            'description' => 'Please select the languages you speak',
            'can_delete' => true,

angeligareta

👉🏼<⚫>👈🏼 ‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎ ‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎ ‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎ ‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎ ‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎ ‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏