text: #!/usr/bin/env python3
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  # Author: Jared L. Ostmeyer
  # Date Started: 2017-01-01
  # Purpose: Load dataset and create interfaces for piping the data to the model
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  # Libraries
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  import numpy as np
  
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  # Class definitions
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  # Defines interface between the data and model
  #
  class Dataset:
  	def __init__(self, xs, ls, ys):
  		self.xs = xs	# Store the features
  		self.ls = ls	# Store the length of each sequence
  		self.ys = ys	# Store the labels
  		self.num_samples = len(ys)
  		self.num_features = len(xs[0,0,:])
  		self.max_length = len(xs[0,:,0])
  		self.num_classes = 1
  	def batch(self, batch_size):
  		js = np.random.randint(0, self.num_samples, batch_size)
  		return self.xs[js,:,:], self.ls[js], self.ys[js]
  
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  # Import dataset
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  # Load data
  #
  import sys
  sys.path.append('../dataset')
  import input_data
  
  # Create split of data
  #
  train = Dataset(input_data.xs_train, input_data.ls_train, input_data.ys_train)
  test = Dataset(input_data.xs_test, input_data.ls_test, input_data.ys_test)
  
  