import numpy as np
from util import get_logger
import logging
 
Forward=1
Backward=-1
import math
import matplotlib.pyplot as plt
 
def plot(_file:str,x:list,y:list,logger:logging.Logger)->None:
    
    fig:plt.Figure=None
    ax:plt.Axes=None
    fig,

import logging
import keras
from consts import stop,nparray,make_net,determe_X_Y,push_obj,predict,push_i,push_str, \
    plot_train,sav_model_wei,sav_model,fit_net,get_mult_class_matr,cr_callback_wi_loss_treshold_and_acc_shure,

import numpy as np
help(np.ndarray)

import numpy as np
np.random.seed(0)
# Берем квадратное изображение 3x3 заполняем
# числами от 0 до 20,вытягиваем

"""
   Трехслойный перпецетрон

 grads_out_nn=delta_out*self.nonlin(self.e2,deriv=True)*\
 self.e2 # Вот этого не было,ошибка иногда росла,иногда уменьшалась

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Зерно для генератора
np.random.seed(150) 
 
# Сигмоида 
def nonlin(x,deriv=False):
    if(deriv):
        return x*(1-x)
    return 1.0/(1.0+np.exp(-x))
 
#Исходные данные
# Это целый train

"""
   Трехслойный перпецетрон
"""
 
import numpy as np
# Зерно для генератора
np.random.seed(150) 
 
class NN:
 
  def nonlin(self,sygnals,deriv=False):
  
     if deriv:
           return sygnals*(1-sygnals)
 
     return 1 /

class Music:
   def play(self):
      print("La-La-La")
 
   """
     Вариант когда нечего играть(Null обьект)

# регулярные выражения
import re
# tag opcode
# байт-код как числа
(OP_CHAR,# 0
OP_MATCH_INT,# 1
SUM,#