for epoch in range(epoches): print("进行第{}个epoch".format(epoch)) for step, (train_batch_x, train_batch_y) in enumerate(train_loader): # print('shape of batch_x', train_batch_x.shape) # print('step=', step, '(batch_x,batch_y)=', (train_batch_x, train_batch_y)) train_batch_x = train_batch_x.view(5, 1, 100)

时间: 2024-01-26 10:03:46 浏览: 67
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keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明

你好！关于你的代码，我注意到你在训练过程中对训练数据进行了 reshape 操作。这是常见的操作，用于调整数据的形状以适应模型的输入要求。在你的代码中，你将 train_batch_x 的形状从 (batch_size, sequence_length) 改变为 (5, 1, 100)。这意味着你的数据现在有 5 个样本，每个样本有 1 个通道（channel），每个通道有 100 个时间步。 这种操作通常用于处理一维序列数据，例如文本或时间序列。通过将数据 reshape 成适当的形状，你可以将其输入到模型中进行训练和预测。请问还有其他问题吗？
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def train(self) -> None: c = self._config print(c) step = 0 for epoch in range(c.epochs): prog_bar = tqdm(self._train_data_loader) for i, batch in enumerate(prog_bar): batch = batch[0].to(self._device) loss = self._step(batch) prog_bar.set_description(f'Train loss: {loss:.2f}') self._tensorboard.add_scalar('train/loss', loss, step) if i % c.visualization_interval == 0: self._visualize_images(batch, step, 'train') if i != 0 and i % c.snapshot_interval == 0: self._save_snapshot(step) step += 1

这是一个Python中的train函数，主要作用是训练一个AI模型。函数中的参数包括一个配置对象c，一个训练数据加载器_train_data_loader，以及一个设备对象_device。函数的具体流程如下： 1. 遍历若干个epochs，每个...

详细解释代码： def run(self, train_set, dev_set, num_epoches=20): init_loss, _ = self.validate(dev_set) logger.info("Start training for {} epoches".format(num_epoches)) logger.info("Epoch {:2d}: dev = {:.4e}".format(0, init_loss)) th.save(self.nnet.state_dict(), os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.0.pkl')) for epoch in range(1, num_epoches + 1): on_train_start = time.time() train_loss, train_num_batch = self.train(train_set) on_valid_start = time.time() valid_loss, valid_num_batch = self.validate(dev_set) on_valid_end = time.time() logger.info( "Loss(time/num-utts) - Epoch {:2d}: train = {:.4e}({:.2f}s/{:d}) |" " dev = {:.4e}({:.2f}s/{:d})".format( epoch, train_loss, on_valid_start - on_train_start, train_num_batch, valid_loss, on_valid_end - on_valid_start, valid_num_batch)) save_path = os.path.join(self.checkpoint, 'dcnet.{:d}.pkl'.format(epoch)) th.save(self.nnet.state_dict(), save_path) logger.info("Training for {} epoches done!".format(num_epoches))

这段代码是一个深度学习模型的训练代码，通过多个epoch来训练模型并保存中间结果。 首先，在初始化时调用了validate()函数对dev_set进行测试，得到初始的损失值init_loss。 然后进入循环，训练num_epoches次。每次...

epochs = 200 def train(train_loader): train_ls = [] for epoch in range(epochs): loss_sum = 0 for train_batch, labels_batch in train_loader: train_batch, labels_batch = train_batch.to(device), labels_batch.to(device)

在每个epoch中，代码会遍历train_loader中的每个batch并将其送入模型进行训练，同时计算每个batch的损失值。损失值的计算方法可能在代码的后续部分，这里无法确定。每个epoch的损失值会被累加到loss_sum中。最终训练...

解释for step in range(start_epoch * imdb.batch_per_epoch, cfg.max_epoch * imdb.batch_per_epoch): t.tic() if step % imdb.batch_per_epoch == 0: print('-----------save %d patch to ------------'%step) save_patch(net.patch, step) print(net.patch) print('\n')

for step in range(start_epoch * imdb.batch_per_epoch, cfg.max_epoch * imdb.batch_per_epoch) 表示循环从 start_epoch 乘以 imdb.batch_per_epoch 开始，到 cfg.max_epoch 乘以 imdb.batch_per_epoch ...

from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor, TimeMonitor class LossCallBack(LossMonitor): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, has_trained_epoch=0, per_print_times=per_print_steps): super(LossCallBack, self).__init__() self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self._per_print_times = per_print_times def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() loss = cb_params.net_outputs if isinstance(loss, (tuple, list)): if isinstance(loss[0], ms.Tensor) and isinstance(loss[0].asnumpy(), np.ndarray): loss = loss[0] if isinstance(loss, ms.Tensor) and isinstance(loss.asnumpy(), np.ndarray): loss = np.mean(loss.asnumpy()) cur_step_in_epoch = (cb_params.cur_step_num - 1) % cb_params.batch_num + 1 if isinstance(loss, float) and (np.isnan(loss) or np.isinf(loss)): raise ValueError("epoch: {} step: {}. Invalid loss, terminating training.".format( cb_params.cur_epoch_num, cur_step_in_epoch)) if self._per_print_times != 0 and cb_params.cur_step_num % self._per_print_times == 0: # pylint: disable=line-too-long print("epoch: %s step: %s, loss is %s" % (cb_params.cur_epoch_num + int(self.has_trained_epoch), cur_step_in_epoch, loss), flush=True) time_cb = TimeMonitor(data_size=step_size) loss_cb = LossCallBack(has_trained_epoch=0) cb = [time_cb, loss_cb] ckpt_save_dir = cfg['output_dir'] device_target = context.get_context('device_target') if cfg['save_checkpoint']: config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=save_ckpt_num*step_size, keep_checkpoint_max=10) # config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=5*step_size, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet", directory=ckpt_save_dir, config=config_ck) cb += [ckpt_cb]

它重写了step_end方法，在每个训练步骤结束时监控损失值。如果损失值为NaN或INF，将抛出ValueError以终止训练。如果_per_print_times参数不为0且当前步骤数是_per_print_times的倍数，将打印当前的训练损失值。 ...

for epoch in range(num_epochs): for i, (batch_features, batch_labels) in enumerate(train_dataset): logits = net(batch_features) loss = loss_fn(logits, batch_labels) optimizer.clear_gradients() loss.backward() optimizer.step() print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, loss.asnumpy()))这段代码会报错，基于mindspore写的

这段代码在使用MindSpore框架时会报错。出现错误的原因可能是缺少必要的导入语句...4. 确保train_dataset是正确的数据集对象，并在循环中正确获取数据。 请检查以上几点，并根据实际情况进行修改，以解决报错问题。

from model import Model import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist from torch.nn import CrossEntropyLoss from torch.optim import SGD from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import ToTensor if __name__ == '__main__': batch_size = 256 train_dataset = mnist.MNIST(root='./train', train=True, transform=ToTensor()) test_dataset = mnist.MNIST(root='./test', train=False, transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size) model = Model() sgd = SGD(model.parameters(), lr=1e-1) cost = CrossEntropyLoss() epoch = 100 for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

在每个批次中，将模型设置为训练模式(model.train())，将优化器的梯度置零(sgd.zero_grad())，通过模型前向传播得到预测结果(predict_y)，计算损失(loss)，并进行反向传播和参数更新(loss.backward()和...

def train(self): self.loss.step() epoch = self.scheduler.last_epoch + 1 learn_rate = self.scheduler.get_last_lr()[0] self.ckp.write_log( '[Epoch {}]\tLearning rate: {:.2e}'.format(epoch, Decimal(learn_rate)) ) self.loss.start_log() self.model.train() timer_data, timer_model = utils.timer(), utils.timer() # timer_model.tic() for batch, (lr, hr, file_names) in enumerate(self.loader_train): lr, hr = self.prepare([lr, hr]) timer_data.hold() timer_model.tic() self.optimizer.zero_grad() sr = self.model(lr) loss = self.loss(sr, hr) if loss.item() < self.args.skip_threshold * self.error_last: loss.backward() self.optimizer.step() else: print('Skip this batch {}! (Loss: {})'.format( batch + 1, loss.item() )) timer_model.hold() if (batch + 1) % self.args.print_every == 0: self.ckp.write_log('[{}/{}]\t{}\t{:.1f}+{:.1f}s'.format( (batch + 1) * self.args.batch_size, len(self.loader_train.dataset), self.loss.display_loss(batch), timer_model.release(), timer_data.release())) timer_data.tic() self.scheduler.step() self.loss.end_log(len(self.loader_train)) self.error_last = self.loss.log[-1, -1]

这段代码是在训练模型，其中self.loss.step()是更新损失函数，self.scheduler.last_epoch是获取当前epoch数，self.scheduler.get_last_lr()[0]是获取当前学习率。self.ckp.write_log()是将当前epoch数和学习率写入...

def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.functional.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

函数中通过迭代训练数据加载器中的每一个batch，将数据和标签移动到设备上，然后将优化器的梯度清零，运行模型并计算损失，然后进行反向传播和梯度更新。每100个batch打印一次训练进度。 需要注意的是，损失函数...

def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, learning_rate, lambda_, test_data): """ train_data: list of tuples, length 50000. tuple[0]: vectorized image np_array: shape(784, 1) tuple[1]: one-hot encoded label np_array: shape(10, 1) epochs: number of epochs to train. mini_batch_size: size of mini batch. learning_rate: learning rate. lambda_: regularization parameter. test_data: list of tuples, length 10000. """ l = len(training_data) test_acc_list = [] loss_list = [] for j in range(epochs): random.shuffle(training_data) cost_j = 0 mini_batches = [training_data[i:i + mini_batch_size] for i in range(0, l, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: x, y = self.merge(mini_batch) c_j = self.gradient_descent(x, y, learning_rate, lambda_) cost_j += c_j cost_j /= (l / mini_batch_size) loss_list.append(cost_j) test_acc = self.evaluate(test_data) / len(test_data) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch_{}: loss:{:.2f} accuracy:{:.2f}%' .format(j, cost_j, test_acc * 100)) if j > 10: if (abs(test_acc_list[j] - test_acc_list[j - 1]) <= 5e-5) \ & (abs(test_acc_list[j - 1] - test_acc_list[j - 2]) <= 5e-5): break draw_acc_loss(test_acc_list, loss_list, j + 1)

这段代码是一个使用随机梯度下降（SGD）算法进行训练的函数。函数中的lambda_参数是正则化参数，用于控制模型的复杂度。下面是函数的主要步骤： 1. 初始化一些变量，包括用于存储损失和测试准确率的列表。 2. 循环...

for epoch in range(num_epochs): model.train() train_loss = 0 train_mae = 0 for batch_data, batch_target in train_dataloader: optimizer.zero_grad() output = model(batch

print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Train MAE: {train_mae:.4f}, Eval Loss: {eval_loss:.4f}, Eval MAE: {eval_mae:.4f}") if eval_loss < best_eval_loss: best_eval_loss ...

解释代码 with tf.Session(config=tf_config) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) for epoch in range(self.config.max_epoch): lr = '' ls = '' random.shuffle(batch_data) for step in range(batch_len): loss, lengths, trans, global_step, learn_rate = self._run_sess(sess, batch_data[step], True) if step == (batch_len - 1): lr, ls = learn_rate, loss if (int(step) + 1) % self.config.steps_check == 0: self.logger.info( ' epoch:{}, step/total_batch:{}/{}, global_step:{}, learn_rate:{}, loss:{}'.format(epoch, step, batch_len, global_step, learn_rate, loss)) if (epoch + 1) % 2 == 0: print('*' * 50) report = self.evaluate(sess, self.model.trans, dev_batch_data, id_to_tag) # self.logger.info(report[1].strip()) self.logger.info('dev: epoch:{}, learn_rate:{}, loss:{}'.format(epoch, lr, ls)) if (int(epoch) + 1) % 20 == 0: self.save_model(sess, epoch)

接下来进行了 self.config.max_epoch 次训练，每次训练中数据都是随机打乱的，用于增加模型的泛化性能。在每次训练中，通过 _run_sess() 函数来运行一个批次的数据，并更新模型的参数。 如果当前步骤是检查点...

ef train(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs): total_step = len(train_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (features, labels) in enumerate(train_loader): outputs = model(features.permute(0, 2, 1)) loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(1)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (i + 1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch + 1, num_epochs, i + 1, total_step, loss.item()))

在每个 epoch 中，它首先使用 train_loader 加载训练数据集中的数据，然后对于每个 batch，它计算模型的输出，并计算损失函数值。然后使用 optimizer 进行反向传播和优化器更新。在每个 100 个 batch 的时候，它会...

for epoch in range(N_EPOCHS): model.train() epoch_loss= [] pbar = tqdm(traindataloader) pbar.set_description("[Train Epoch {}]".format(epoch)) for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) model.zero_grad() outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), MAX_GRAD_NORM) epoch_loss.append(loss.item()) optimizer.step() scheduler.step() loss_vals.append(np.mean(epoch_loss)) print("epoch=",epoch,"train loss=",np.mean(epoch_loss),flush=True)这段什么意思

在每个epoch中，模型都会被设置为训练模式（model.train()）。接着，代码使用一个进度条（tqdm）来显示训练进度，并且在进度条上方显示当前的epoch数。在每个batch中，代码会把训练数据（包含input_ids、token_type_...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

你在每次循环中都使用 torch.rand 函数生成了一个形状为 (Batch_size, 1, 3) 的随机张量 tgt_in，然后将其作为模型的输入之一。然而，这个随机张量的维度不匹配模型的期望输入维度。 为了解决这个问题，你...

def train(train_dataset, val_dataset, batch_size, epochs, learning_rate, wt_decay, print_cost=True, isPlot=True): # 加载数据集并分割batch train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size) # x = data.DataLoader(train_dataset) # x_train_label, y_train_label = train_test_split(x, test_size = 0.2, stratify=y, shuffle=True) # 构建模型 model = FaceCNN() # 加载模型 # model = torch.load('./model/model.pth') model.to(device) # 损失函数和优化器 compute_loss = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=wt_decay) # 学习率衰减 # scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.8) for epoch in range(epochs): loss = 0 model.train() model = model.to(device) for images, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model.forward(images.to(device)) loss = compute_loss(outputs, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() # 打印损失值 if print_cost: print('epoch{}: train_loss:'.format(epoch + 1), loss.item()) # 评估模型准确率 if epoch % 10 == 9: model.eval() acc_train = validate(model, train_dataset, batch_size) acc_val = validate(model, val_dataset, batch_size) print('acc_train: %.1f %%' % (acc_train * 100)) print('acc_val: %.1f %%' % (acc_val * 100)) return model

1. 加载数据集并分割 batch：使用 DataLoader 将训练数据集 train_dataset 加载，并按照指定的 batch_size 进行分割，得到一个数据加载器 train_loader。 2. 构建模型：创建一个人脸表情识别模型 FaceCNN...

# 训练模型 for epoch in range(100): running_loss = 0.0 for i in range(0, len(train_data), 256): batch_data = train_data.iloc[i:i+256] user = torch.LongTensor(batch_data['user_id'].values) item = torch.LongTensor(batch_data['item_id'].values) rating = torch.FloatTensor(batch_data['rating'].values) target = rating optimizer.zero_grad() outputs = model(user, item) loss = criterion(outputs, target) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch+1, running_loss/len(train_data)))

这段代码是一个训练推荐系统的 PyTorch 代码，采用了类似于 SGD 的优化器和均方误差损失...在每个 epoch 中，代码按批次处理输入数据，计算损失函数并进行反向传播更新模型参数。最后，代码输出该 epoch 的平均损失。

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资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件" 该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。 从描述中可以提取以下关键知识点： 1. 功能概述： - 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。 - 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。 - 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。 2. 用户体验： - 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。 - 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。 3. 语言支持： - 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。 4. 技术实现： - 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。 - 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。 5. 版权与免责声明： - 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。 - 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。 6. 安装与使用： - 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。 - 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。 从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

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