runs/code-decoder-v25-alltrains-unscheduled/ckpt/generated.txt

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K=10,T=0.8: <data><newline> one _ hot _ labels = jax . nn . one _ hot ( labels , confidence _ sets . shape [ 1 ] ) <newline> l 1 = ( 1 - confidence _ sets ) * one _ hot _ labels * loss _ matrix [ labels ] <newline> l 2 = confidence _ sets * ( 1 - one _ hot _ labels ) * loss _ matrix [ labels ] <newline> loss = jnp . sum ( jnp . maximum ( l 1 + l 2 , jnp . zeros _ like ( l 1 ) </data><newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> self . ops [ 1 _ prob ( self . shape [ 0 ] + 1 ] ) ) <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> if labels ) , <UNK> ( self . <UNK> ( 1 ] ) <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> return tf . <UNK> _ size = torch . nn . <UNK> _ size , edge _ <UNK> ( x , 1 
K=10,T=0.8: <data>inputs <newline> <tab> else : <newline> <tab> <tab> shortcut = conv _ shortcut ( name + ' . shortcut ' , input _ dim = input _ dim , output _ dim = output _ dim , filter _ size = 1 , he _ init = false , biases = true , inputs = inputs ) <newline> <newline> <tab> output = inputs <newline> <tab> output = normalize ( name + ' . n 1 ' , output , labels = labels ) <newline> <tab> output = nonlinearity ( output ) <newline> <tab> output = conv _ 1 ( name </data>_ dim , output = ' ) <newline> <tab> output = 1 , output _ dim ) <newline> <tab> output = tf . ops . ops . conv 2 d ( dim = tf . output _ dim , 4 , dim , dim , output ) <newline> <tab> output _ dim , output _ dim = tf . ops = ' ) <newline> <tab> <tab> lib . ops . conv _ dim = lib . ops [ ' , output = tf . ops . conv 2 d ( output = ' ] = [ 0 ) <newline> <tab> 
K=10,T=0.8: <data><tab> has _ mxnet = true <newline> except import error : <newline> <tab> has _ mxnet = false <newline> <newline> <newline> def _ convert _ bn ( k ) : <newline> <tab> aux = false <newline> <tab> if k = = ' bias ' : <newline> <tab> <tab> add = ' beta ' <newline> <tab> elif k = = ' weight ' : <newline> <tab> <tab> add = ' gamma ' <newline> <tab> elif k = = ' running _ mean ' : <newline> <tab> <tab> aux = true <newline> <tab> <tab> add = ' <UNK> _ mean ' <newline> </data><tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> print ( ' : <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> return _ path , default = ' <UNK> _ <UNK> ( ' train _ <UNK> ' : <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> 
K=10,T=0.8: <data>- - - - - - - - - " ) <newline> <tab> print ( " metrics " ) <newline> <tab> print ( " - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - " ) <newline> <tab> print ( " total molecule " ) <newline> <tab> print ( total ) <newline> <tab> print ( " - - - - - - - - - - - - </data>- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -