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{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "a7fbf1c4",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:13.719301Z",
"iopub.status.busy": "2023-09-28T08:39:13.719012Z",
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"output_type": "stream",
"text": [
"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2\n"
]
}
],
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"%cd .."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "beea5374",
"metadata": {},
"source": [
"### Roadmap\n",
"- on definit le process de prediction \n",
"- on en deduit le process d'entrainement\n",
"- definit un systeme de buffer pour enregistrer X,Y,profondeur\n",
"- on code le buffer\n",
"- on code l'entrainement pour iterer sur le buffer\n",
"- \n",
"\n",
"## Chose envisager\n",
"- on garde les meme buffer/dataloader mais, on en a autant que de profondeurs\n",
"- c'est au moment de l'entrainement qu'on choisi sur quel dataloader tapé en fonction de leur profondeur.\n",
"- lorsque le niveau 0 est vide on tape sur le plus haut niveau non vide -> non on tape sur le plus peuplé ou on s'en fout\n"
]
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"cell_type": "code",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:13.758903Z",
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"source": [
"import torch\n",
"import pytorch_lightning as pl\n",
"from torch import nn\n",
"import torch.nn.functional as F\n",
"import pandas as pd\n",
"import seaborn as sn\n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"\n",
"from sudoku.models import SmallNetBis, SymPreprocess\n",
"from sudoku.loader import DataIterBuffer, train_dataset, test_dataset, data_loader, get_datasets\n",
"from sudoku.helper import display_as_dataframe, get_grid_number_soluce\n",
"from sudoku.train import SudokuLightning, SudokuTrialErrorLightning\n",
"\n",
"from collections import deque\n",
"from typing import Tuple\n",
"\n",
"\n",
"from torchmetrics import AUROC\n",
"from torch.utils.data.dataset import IterableDataset\n",
"from torch.utils.data import DataLoader\n",
"\n",
"from pytorch_lightning.callbacks import ModelCheckpoint\n",
"from lightning_lite.utilities.seed import seed_everything\n",
"\n",
"import numpy as np\n",
"\n",
"\n",
"import math\n",
"def sigmoid(x):\n",
" return 1 / (1 + math.exp(-x))\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "01e09cf3",
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"BATCH_SIZE=32"
]
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{
"cell_type": "code",
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"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'2.1.3'"
]
},
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"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"import lightning.__version__ as v\n",
"v"
]
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "86b17dcb",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:18.020745Z",
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"tags": []
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{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:83: UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the available devices to be zero. (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:109.)\n",
" return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"False"
]
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"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"tensorboard = pl.loggers.TensorBoardLogger(save_dir=\"\")\n",
"torch.cuda.is_available()\n"
]
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{
"cell_type": "code",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:18.063615Z",
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{
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"output_type": "stream",
"text": [
"Global seed set to 1\n"
]
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{
"data": {
"text/plain": [
"1"
]
},
"execution_count": 6,
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"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"seed_everything(seed=1)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
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"source": []
},
{
"cell_type": "code",
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"iopub.execute_input": "2023-09-28T08:39:18.082413Z",
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"tags": []
},
"outputs": [],
"source": [
"# train_dataset, val_dataset = get_datasets(train_size=1280, test_size=1280)\n",
"# train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32)\n",
"# val_dataloader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"id": "bffbf02f",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/_reduction.py:42: UserWarning: size_average and reduce args will be deprecated, please use reduction='none' instead.\n",
" warnings.warn(warning.format(ret))\n"
]
}
],
"source": [
"# model = SudokuLightning.load_from_checkpoint(checkpoint_path=\"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/checkpoints/epoch=9-step=4961.ckpt\")\n",
"model = SudokuTrialErrorLightning.load_from_checkpoint(checkpoint_path=\"model_9_m3_5epoch.ckpt\")\n",
"# model = SudokuLightning.load_from_checkpoint(checkpoint_path=\"/home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/lightning_logs/version_21/checkpoints/epoch=99-step=105059.ckpt\")#\"model_8_m3_100epoch.ckpt\")\n",
"# /home/seb/Perso/git/sudoku/sudoku_clean_v2/lightning_logs/version_21/checkpoints/epoch=99-step=105059.ckpt"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"id": "44e78fde",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# test_x, test_y = tuple(next(iter(test_dataset)))\n",
"# test_x = test_x.reshape(1,2,729)\n",
"# test_y = test_y.reshape(1,2,729)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def str_to_row_col_grid(su_str):\n",
" su_str = su_str.replace('.','0')\n",
" assert len(su_str)==81\n",
" return [[int(su_str[j*9+i]) for i in range(9)] for j in range(9)]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"id": "8aca6197",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"grid_17 = [\n",
" [1,0,0, 0,0,0, 5,2,0],\n",
" [0,0,0, 0,7,8, 0,0,0],\n",
" [0,0,0, 0,0,0, 6,0,0],\n",
"\n",
" [0,9,0, 0,4,0, 0,0,0],\n",
" [0,0,0, 5,0,0, 1,0,0],\n",
" [0,7,0, 0,0,0, 0,0,0],\n",
"\n",
" [0,0,6, 2,0,0, 0,0,0],\n",
" [0,4,0, 0,0,0, 0,7,8],\n",
" [0,0,0, 0,0,0, 0,0,3],\n",
"\n",
"]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"id": "0297302f",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"grid_evil_0 = [\n",
" [0,0,0, 1,6,0, 2,0,0],\n",
" [0,3,0, 0,0,5, 0,0,4],\n",
" [0,0,7, 0,0,0, 0,9,0],\n",
"\n",
" [0,0,1, 0,0,0, 0,8,2],\n",
" [3,0,0, 7,0,4, 0,0,5],\n",
" [4,2,0, 0,0,0, 6,0,0],\n",
"\n",
" [0,8,0, 0,0,0, 5,0,0],\n",
" [7,0,0, 8,0,0, 0,2,0],\n",
" [0,0,6, 0,5,1, 0,0,0],\n",
"\n",
"]\n",
"grid_evil_1 = [\n",
" [0,0,0, 2,0,0, 0,0,0],\n",
" [0,0,9, 7,0,0, 3,8,0],\n",
" [3,6,0, 0,0,0, 0,7,0],\n",
"\n",
" [1,0,6, 8,0,0, 0,0,0],\n",
" [0,0,0, 3,5,9, 0,0,0],\n",
" [0,0,0, 0,0,2, 8,0,5],\n",
"\n",
" [0,4,0, 0,0,0, 0,9,1],\n",
" [0,2,5, 0,0,8, 7,0,0],\n",
" [0,0,0, 0,0,6, 0,0,0],\n",
"]\n",
"grid_evil_2 = [\n",
" [0,2,0, 1,0,0, 0,7,0],\n",
" [0,0,0, 3,0,2, 0,0,0],\n",
" [0,0,1, 0,8,0, 0,4,0],\n",
"\n",
" [9,0,0, 0,1,0, 0,0,7],\n",
" [0,0,8, 0,6,0, 0,5,0],\n",
" [0,0,0, 0,0,0, 0,0,0],\n",
"\n",
" [0,8,0, 0,3,6, 0,0,9],\n",
" [0,0,5, 0,7,0, 0,0,6],\n",
" [0,0,2, 0,0,0, 0,0,3],\n",
"]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"id": "4765e6ea",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# get_grid_number_soluce(grid_17)\n",
"# it took 8min39s to return 1"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"id": "65f79a3e",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def build_tensor_out_of_grid(grid):\n",
" np_grid = np.asarray(grid) \n",
" big_grid = np.zeros((1,2,9,9,9), dtype=np.float32)\n",
" for i in range(9):\n",
" big_grid[0,1,:,:,i] = (np_grid==i+1)\n",
" big_grid[0,0,:,:,i] = ((np_grid!=i+1) & (np_grid!=0))\n",
" return torch.from_numpy(big_grid).view(1,2,729)\n",
" "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"id": "8e43ea77",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def solve_from_grid(grid, display_grids=True):\n",
" test_x = build_tensor_out_of_grid(grid)\n",
" i = 0\n",
"\n",
" print(i, test_x.sum())\n",
" if display_grids:\n",
" display(display_as_dataframe(test_x))\n",
" new_X = model.predict(test_x)\n",
" print(i, new_X.sum())\n",
" if display_grids:\n",
" display(display(display_as_dataframe(new_X)))\n",
" while new_X.sum()<729:\n",
" new_X = model.predict(new_X)\n",
" print(i, new_X.sum())\n",
" i+=1\n",
" if display_grids:\n",
" display(display_as_dataframe(new_X))\n",
" return new_X"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"id": "bf112c8e",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 tensor(234.)\n",
"0 tensor(538.)\n",
"0 tensor(551.)\n",
"1 tensor(573.)\n",
"2 tensor(576.)\n",
"3 tensor(584.)\n",
"4 tensor(587.)\n",
"5 tensor(589.)\n",
"6 tensor(590.)\n",
"7 tensor(591.)\n",
"8 tensor(595.)\n",
"9 tensor(596.)\n",
"10 tensor(598.)\n",
"11 tensor(607.)\n",
"12 tensor(609.)\n",
"13 tensor(616.)\n",
"14 tensor(619.)\n",
"15 tensor(632.)\n",
"16 tensor(635.)\n",
"17 tensor(644.)\n",
"18 tensor(653.)\n",
"19 tensor(666.)\n",
"20 tensor(669.)\n",
"21 tensor(674.)\n",
"22 tensor(678.)\n",
"23 tensor(686.)\n",
"24 tensor(692.)\n",
"25 tensor(703.)\n",
"26 tensor(713.)\n",
"27 tensor(724.)\n",
"28 tensor(729.)\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"tensor([[[1., 1., 1., ..., 1., 1., 0.],\n",
" [0., 0., 0., ..., 0., 0., 1.]]])"
]
},
"execution_count": 24,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"solve_from_grid(grid_evil_0, display_grids=False)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 28,
"id": "826b7b1b",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 tensor(225.)\n",
"0 tensor(533.)\n",
"0 tensor(544.)\n",
"1 tensor(561.)\n",
"2 tensor(570.)\n",
"3 tensor(575.)\n",
"4 tensor(579.)\n",
"5 tensor(582.)\n",
"6 tensor(584.)\n",
"7 tensor(585.)\n",
"8 tensor(586.)\n",
"9 tensor(592.)\n",
"10 tensor(596.)\n",
"11 tensor(605.)\n",
"12 tensor(608.)\n",
"13 tensor(613.)\n",
"14 tensor(614.)\n",
"15 tensor(618.)\n",
"16 tensor(623.)\n",
"17 tensor(637.)\n",
"18 tensor(638.)\n",
"19 tensor(641.)\n",
"20 tensor(644.)\n",
"21 tensor(649.)\n",
"22 tensor(651.)\n",
"23 tensor(656.)\n",
"24 tensor(664.)\n",
"25 tensor(678.)\n",
"26 tensor(682.)\n",
"27 tensor(688.)\n",
"28 tensor(695.)\n",
"29 tensor(704.)\n",
"30 tensor(714.)\n",
"31 tensor(722.)\n",
"32 tensor(727.)\n",
"33 tensor(729.)\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"tensor([[[1., 1., 1., ..., 1., 0., 1.],\n",
" [0., 0., 0., ..., 0., 1., 0.]]])"
]
},
"execution_count": 28,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"solve_from_grid(grid_evil_1, display_grids=False)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "4290b944",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 tensor(207.)\n",
"0 tensor(491.)\n",
"0 tensor(510.)\n",
"1 tensor(522.)\n",
"2 tensor(526.)\n",
"3 tensor(534.)\n",
"4 tensor(536.)\n",
"5 tensor(544.)\n",
"6 tensor(547.)\n",
"7 tensor(565.)\n",
"8 tensor(568.)\n",
"9 tensor(581.)\n",
"10 tensor(588.)\n",
"11 tensor(610.)\n",
"12 tensor(619.)\n",
"13 tensor(634.)\n",
"14 tensor(650.)\n",
"15 tensor(665.)\n",
"16 tensor(674.)\n",
"17 tensor(680.)\n",
"18 tensor(687.)\n",
"19 tensor(694.)\n",
"20 tensor(702.)\n",
"21 tensor(710.)\n",
"22 tensor(720.)\n",
"23 tensor(727.)\n",
"24 tensor(729.)\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"tensor([[[1., 1., 1., ..., 1., 1., 1.],\n",
" [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]])"
]
},
"execution_count": 26,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"solve_from_grid(grid_evil_2, display_grids=False)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"id": "e5a1a224",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 tensor(153.)\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"\n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
"
\n",
" \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
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" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
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"
\n",
" \n",
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" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
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" 6 | \n",
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" 6 | \n",
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" 1 | \n",
" 2 | \n",
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" \n",
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\n",
" \n",
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" 7 | \n",
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\n",
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"
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" \n",
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\n",
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" \n",
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\n",
" \n",
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" 7 | \n",
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\n",
" \n",
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" 6 | \n",
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" 6 | \n",
" 4 | \n",
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" 6 | \n",
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" 4 | \n",
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"
\n",
" \n",
" 7 | \n",
" 8 | \n",
" 9 | \n",
" 7 | \n",
" 8 | \n",
" 9 | \n",
" 7 | \n",
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" 9 | \n",
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" 8 | \n",
" 9 | \n",
" 7 | \n",
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"
\n",
" \n",
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"
\n",
" \n",
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" 8 | \n",
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"
\n",
" \n",
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" 4 | \n",
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" 6 | \n",
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" 6 | \n",
" 4 | \n",
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" 6 | \n",
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" 6 | \n",
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"
\n",
" \n",
" 7 | \n",
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" 9 | \n",
" 7 | \n",
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" 9 | \n",
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\n",
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" 1 | \n",
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\n",
" \n",
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"
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" \n",
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" \n",
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"IPY_MODEL_2e1e99f6019c4c14b0af1bf770941290",
"IPY_MODEL_51d36d845fe6480ea9b71551f0b337d3",
"IPY_MODEL_5483b4f8c208406d856c7b6c931ce866"
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