tensorflow框架2
摘要：数据的IO操作，神经网络基础
#三种读取操作
#占位符
#QueueRunner
##通用文件读取流程
##图片、二进制、TFRecords
import tensorflow as tf
import os
#构造文件名队列
tf.TextLineReader#读取文本文件
解码：tf.decode_csv()
tf.WholeFileReader#读取图片文件
解码：tf.imge.decode()
tf.FixedLengthRecordReader#读取二进制文件
解码：tf.decode_raw()
tf.TFRecorder
#读取与解码
#批处理
tf.train.batch(tensor,batch_size,num_threads =1 ,capacity = 32, name=None)
tf.cast进行类型转化
#手动开启线程
tf.train.QueueRunner
开启会话之后调用它
狗图片读取的三个阶段
def picture_read(file_list):
file_queue = tf.train.string_input_producer(file_list)
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(file_queue)
print("key:/n",key)
print("value:/n",value)
reader.read(file_queue)
image = tf.image.decode_jpeg(value)
print("image:/n", image)
image_resized = tf.image.resize_images(image,[200,200])
print("image_resized:/n", image_resized)
image_resized.set_shape(shape=[200,200,3])
print("image_batch:/n", image_resized)
image_batch = tf.train.batch([image_resized], batch_size=100, num_threads=1, capacity=100)
print("image_batch:/n", image_batch)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
key_new,value_new,image_new,image_resized_new, image_batch = sess.run([key, value , image, image_resized,
image_batch])
print("key_new:/n", key_new)
print("value_new:/n", value_new)
print("image_new:/n", image_new)
print("image_resized_new:/n",image_resized_new)
print("image_batch:/n", image_batch)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
return None
filename = os.listdir("./dog")
file_list = [os.path.join("./dog/", file) for file in filename]
picture_read(file_list)
key:/n Tensor("ReaderReadV2:0", shape=(), dtype=string)
value:/n Tensor("ReaderReadV2:1", shape=(), dtype=string)
image:/n Tensor("DecodeJpeg:0", shape=(?, ?, ?), dtype=uint8)
image_resized:/n Tensor("Squeeze:0", shape=(200, 200, ?), dtype=float32)
image_batch:/n Tensor("Squeeze:0", shape=(200, 200, 3), dtype=float32)
image_batch:/n Tensor("batch:0", shape=(100, 200, 200, 3), dtype=float32)
key_new:/n b'./dog/dog.30.jpg'
value_new:/n b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\n\x07\x07\x08\x07\x06\n\x08\x08\x08\x0b\n\n\x0b\x0e\x18\x10\x0e\r\r\x0e\x1d\x15\x16\x11\x18#\x1f%$"\x1f"!&+7/&)4)!"0A149;>>>%.DIC<H7=>;\xff\xdb\x00C\x01\n\x0b\x0b\x0e\r\x0e\x1c\x10\x10\x1c;("(;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;\xff\xc0\x00\x11\x08\x01\xc9\x01\xd2\x03\x01"\x00\x02\x11\x01\x03\x11\x01\xff\xc4\x00\x1f\x00\x00\x01\x05\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\xff\xc4\x00\xb5\x10\x00\x02\x01\x03\x03\x02\x04\x03\x05\x05\x04\x04\x00\x00\x01}\x01\x02\x03\x00\x04\x11\x05\x12!1A\x06\x13Qa\x07"q\x142\x81\x91\xa1\x08#B\xb1\xc1\x15R\xd1\xf0$3br\x82\t\n\x16\x17\x18\x19\x1a%&\'()*456789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\x83\x84\x85\x86\x87\x88\x89\x8a\x92\x93\x94\x95\x96\x97\x98\x99\x9a\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa7\xa8\xa9\xaa\xb2\xb3\xb4\xb5\xb6\xb7\xb8\xb9\xba\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc8\xc9\xca\xd2\xd3\xd4\xd5\xd6\xd7\xd8\xd9\xda\xe1\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xf1\xf2\xf3\xf4\xf5\xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xff\xc4\x00\x1f\x01\x00\x03\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x01\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08\t\n\x0b\xff\xc4\x00\xb5\x11\x00\x02\x01\x02\x04\x04\x03\x04\x07\x05\x04\x04\x00\x01\x02w\x00\x01\x02\x03\x11\x04\x05!1\x06\x12AQ\x07aq\x13"2\x81\x08\x14B\x91\xa1\xb1\xc1\t#3R\xf0\x15br\xd1\n\x16$4\xe1%\xf1\x17\x18\x19\x1a&\'()*56789:CDEFGHIJSTUVWXYZcdefghijstuvwxyz\x82\x83\x84\x85\x86\x87\x88\x89\x8a\x92\x93\x94\x95\x96\x97\x98\x99\x9a\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa7\xa8\xa9\xaa\xb2\xb3\xb4\xb5\xb6\xb7\xb8\xb9\xba\xc2\xc3\xc4\xc5\xc6\xc7\xc8\xc9\xca\xd2\xd3\xd4\xd5\xd6\xd7\xd8\xd9\xda\xe2\xe3\xe4\xe5\xe6\xe7\xe8\xe9\xea\xf2\xf3\xf4\xf5\xf6\xf7\xf8\xf9\xfa\xff\xda\x00\x0c\x03\x01\x00\x02\x11\x03\x11\x00?\x00\xea\x91\xcb\xf5\x15\x05\xce\x95kr\x0b\x18\xc6\xe3\xdcUT\xd5\xed\x92\xeaHK\xe3c`\x13\xde\xb5\xa1\x95&M\xc8\xc1\x81\xf45L\xe4I\xa3\x9b\x1e\x1a\xf2\xae\x16Um\xd1g\x9a\xe9-\xe0\xb7HU"\xc2\xed\xaa"\xec[kk\x1c\xd2m\x82E\xc1\x07\xa6{U\xe9\xe0\x8c6\xe8$Q\x9e\x80\x9a\x86\xf5\xd4\xe8j\xf1\xb9\x0c\xb7\xb6m/\x956\xd2{\xd3/\xa0\x84\x84\x16\xe5\x07\x19<u\x15RK\x16\xb8\x99\xfep\xaf\xc7\x15~;7\x16\x8e\x922\xb9\xc6\x17\x1dq\xe9N\xc8\xc6\xf2\xd9\x99\xf1\x9f23\x19+$X\xc1>\xf5\nCmc8h\xe3\xdcO,3M(\xeb+F\xbcg\x8aX\xc8Ts/2p\x05ZVc\x84\xae\x89e1><\xb8\xf6\x9fAP\xc90\x99|\xa0p\x07\x04\xd5+\x8b\xe9\x91\xca"\xf5\xe35,\x0c \\\xbeX\xb0\xad6\xd8w\xee:\x08\x023\x10\xd8?\xde\xf5\xabPK\x19\x81\x94\xff\x00\xad\x04\x13\x9e\xfc\xd50\xdb\xf2\x99\xc1\'\x8aX\x99\xe1\x9f-\xd0\x8e\xb45}\xc7~\xc5\xbb\xa1\x88\x04\x99\xc8n\xd5\x87,8\x90\x95\x07\x15\xb5,\xab\xf6\x12\x18r)tk#$\xcc\xf3/\x0c\xbcf\xa7\x9f\x95jR\x85\xd9CO\xbcX\x93c\x8e\x07 \xd5\xf1\xa8E?\x9a\xa5v\xb8\\g\xb9\x15j\xff\x00H\xb7\xf2]\xe3M\xae\x06F+\x18\xa0\x11\xab\x8e\x18qR\xd2\x92\xba*\xfc\xae\xcc\xc1\xd7\xad\x84w"e\xce\x1f\xadf+m\xae\xa7W\xb5\xf3\xb4\xe2\xfc\x12\x06Er`\xf3X\x96\xb5-$\x8c\xc5y\xef]\x15\xa1\xda\xa0\x86\xcf\x19\xae][\x07\x8a\xd9\xd3\xaewB\x10\xf5\x07\x06\xa5\xa2\xb9\xb9Sd\x9a\xd0/\x0f\x9a8\xc1\xac#)\xe88\xae\x96\xe9\x16{fN\xa4\x8a\xe5\xdc\x14r\xa7\xa88\xa7c8J\xe3\xd6V\x0c\x0f\xa5n\xc0VDV\x07\xa8\xaew5\xa5\xa5]\xfc\xa6\x17\x04\x8e\xa0\xfaP\x90M]\x1b\xc2\xd9d\xb78\xc8\xf7\x15X\x86\x88\x84\'=\xb3S[]\x18\xd0\x8d\xe4\x06\x18\xc0\xefVR\xc0\xddY\\\xdc\xeeU\x10(b\x0f\x19\xc9\xc0\x02\xb3w\xb9\xb5;8y\x94\x85-3 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[[ 48. 68. 57. ]
[ 40.93937683 62.93937683 50.93937683]
[ 44.16125107 66.16124725 54.16125107]
...,
[ 16.84059525 47.32561111 33.87056351]
[ 16.53742218 46.52744293 38.55738068]
[ 18.06063461 48.06063461 36.06063461]]
[[ 49.5 69.5 58.5 ]
[ 41.63125229 63.63125229 51.63125229]
[ 41.80500031 63.80500031 51.80500031]
...,
[ 14.22003174 44.70504761 31.25 ]
[ 13.06985474 43.05987549 35.08981323]
[ 15.37126923 45.37126923 33.37126923]]
[[ 30.375 50.375 39.375 ]
[ 40.71875 62.71875 50.71875 ]
[ 47.19374847 69.19374847 57.19374847]
...,
[ 15.9887619 46.47377777 33.01873016]
[ 12.29615402 42.28617477 34.31611252]
[ 13.625 43.625 31.625 ]]]]
读取二进制数据
import tensorflow as tf
import os
class Cifar(object):
def __init__(self):
self.height = 32
self.width = 32
self.channels = 3
self.image_bytes = self.height*self.width*self.channels
self.label_bytes = 1
self.all_bytes =self.label_bytes+self.image_bytes
def read_and_decode(self,file_list):
file_queue = tf.train.string_input_producer(file_list)
reader = tf.FixedLengthRecordReader(self.all_bytes)
key, value = reader.read(file_queue)
print("key:/n", key)
print("value:/n", value)
decode = tf.decode_raw(value, tf.uint8)
print("decode:/n", decode)
label = tf.slice(decode,[0],[self.label_bytes])
image = tf.slice(decode,[self.label_bytes],[self.image_bytes])
print("label:/n",label)
print("image:/n", image)
image_reshape = tf.reshape(image, shape=[self.channels, self.height, self.width])
print(image_reshape)
image_transposed = tf.transpose(image_reshape, [1,2,0])
print("image_transposed", image_transposed)
image_cast = tf.cast(image_transposed, tf.float32)
label_batch, image_batch = tf.train.batch([label, image_cast],batch_size=100, num_threads=1, capacity=100)
print("label_batch",label_batch)
print("image_batch", image_batch)
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
key_new, value_new, decode_new ,label_new,image_new, image_reshape_new, image_transposed_new= sess.run([key,value,decode,label,
image,image_reshape,image_transposed])
label_value, image_value = sess.run([label_batch, image_batch])
print("key_new:/n", key_new)
print("value_new:/n", value_new)
print("decode_new:/n", decode_new)
print("label_new:/n", label_new)
print("image_new:/n", image_new)
print("image_reshape_new:/n", image_reshape_new)
print("image_transposed_new:/n", image_transposed_new)
print("label_value", label_value)
print("image_value", image_value)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
return None
file_name = os.listdir("./cifar-10-batches-bin")
print(file_name)
file_list = [os.path.join("./cifar-10-batches-bin/", file) for file in file_name if file[-3:] == "bin"]
print("file_list:/n", file_list)
['batches.meta.txt', 'data_batch_1.bin', 'data_batch_2.bin', 'data_batch_3.bin', 'data_batch_4.bin', 'data_batch_5.bin', 'readme.html', 'test_batch.bin']
file_list:/n ['./cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin', './cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin', './cifar-10-batches-bin/data_batch_3.bin', './cifar-10-batches-bin/data_batch_4.bin', './cifar-10-batches-bin/data_batch_5.bin', './cifar-10-batches-bin/test_batch.bin']
cifar = Cifar()
cifar.read_and_decode(file_list)
key:/n Tensor("ReaderReadV2_4:0", shape=(), dtype=string)
value:/n Tensor("ReaderReadV2_4:1", shape=(), dtype=string)
decode:/n Tensor("DecodeRaw_2:0", shape=(?,), dtype=uint8)
label:/n Tensor("Slice_4:0", shape=(1,), dtype=uint8)
image:/n Tensor("Slice_5:0", shape=(3072,), dtype=uint8)
Tensor("Reshape_1:0", shape=(3, 32, 32), dtype=uint8)
image_transposed Tensor("transpose_1:0", shape=(32, 32, 3), dtype=uint8)
label_batch Tensor("batch_1:0", shape=(100, 1), dtype=uint8)
image_batch Tensor("batch_1:1", shape=(100, 32, 32, 3), dtype=float32)
key_new:/n b'./cifar-10-batches-bin/data_batch_2.bin:0'
value_new:/n b'\x01#\x1b\x19\x1a\x18\x16\x17\x19\x19\x18\x1a\x19Osqtuv}\x82rmyz\x8a~\x8a\x8e\x81\x84\x85~? \x11\x15\x18\x17\x17\x17\x17\x17\x17\x16\\\x82|\x7f\x8a\x8alv\x89\x86\x87\x8a\x89\x83\x87ynfidc1\x0f\x14\x18\x18\x17\x19\x1c\x1c\x19\x1ad\x86wm\x88\x8adv\x8f\x8c\x92\x9a\x86\x8d\x8fm9.44oF&\x1f$##$&\'&$i\x8b\x83q\x86\x91\x8f\x8f\x8e\x93\x9a\x95\x85\x87\x93z=:@C|`G/1*,/1.-+q\x9b\x98\x91\x8d\x8e\x81\x96\x96\x97\x9d\x92\x90\x8d\x98\x80?AIM{cR7446:/ f\x90\x99\x98\x91\x8e\x85\x97\x95\x90\x98\x96\x99\x9a\x94v;9EM\x80fX?:98<)\x19\x1e"iwns\xa8\xaf\x8a\x8d\x98\x9a\x91\x99\x9c\x90\x89p@JU^}f\\DC@>K2\x1c".IDDz\xb4\x8d{{p\x89\x9d\x94\x97\x96\x91t?=HO|dbJGKKU5\x1a%&Ap\xa1\xb9\x8at\x83}rU\x9a\xa3\x8f\x91\x96x83<A}e`IFGJWD5=BZ\x83\xa0\xa2_E]Y`T[\xa5\x91x\x86x>;DM\x80knTLRckffhgeadgY9MUTRNdaVU^\\T>@\x86cUS\\TQOHN\\YLFCBDADFGFI?832.14-)\x83ZDQnH06Blusa9/./--,*(("\x1e1>,!\x1b\x15\x14~eNQaJ7?V?2\'\'9-+-,-.--///:+\x1f6:(\x15hgVXYZcxH%N>\r;xw{}\x7f\x7f\x81\x80\x80\x86z998ma8\x16ys[]ij\x86\x9f@><L\x185\x9b\x9a\x99\x97\x95\x93\x91\x8e\x87\x85Y(MBD-\x17\x12\x96\x93jB/\'EN*?4J\x1f,rqkc[M=;4,\x14\x1cO445,+\x9b\x99\x94\x80J\t\x05%\x1dW\\[\x1e\x1f$!\x1d\x19\x16\x11\x11\x18\x1e#$)>N]fpu\x89{iWA\x1f\x13\x16\x0f<b3\x1b%+29BLXdmuz~\x82\x86\x8d\x8d\x8d\x91\x93\x8c{m`UPJD>>HQiw\x82\x8b\x91\x95\x99\x9c\xa0\xa0\x9c\x9b\x9e\xa1\xa0\x9d\x9a\x9a\x9a\x9b\xa0\x9b\x99\x95\x91\x8d\x8d\x8e\x91\x95\x98\x9d\xa2\xa4\xa5\xa7\xa7\xa5\xa6\xa7\xa9\xa6\xa2\xa2\xa4\xa3\xa3\xa3\xa1\xa2\xa1\xa1\xa9\xa8\xa9\xa7\xa6\xa4\xa4\xa5\xa5\xa6\xa6\xa6\xa7\xaa\xad\xac\xa7\xa8\xaa\xaa\xa9\xa7\xa9\xab\xab\xaa\xa7\xa5\xa6\xa8\xa9\xa9\xa4\xa2\xa4\xa5\xa5\xa5\xa7\xa9\xa9\xaa\xaa\xa9\xaa\xac\xab\xaa\xaa\xac\xac\xab\xa9\xaa\xae\xad\xac\xac\xa9\xa9\xaa\xab\xac\xac\xa0\xa0\xa2\xa3\xa4\xa5\xa6\xa8\xa9\xab\xab\xad\xac\xa8\xa6\xaa\xab\xad\xab\xa9\xaa\xad\xac\xac\xab\xaa\xab\xab\xaa\xac\xaa\xa9\xa1\x9f\x9f\xa1\xa4\xa5\xa6\xa8\xa9\xaa\xab\xab\xa7\xa4\xa6\xa9\xa9\xa8\xa8\xaa\xac\xab\xab\xab\xac\xab\xad\xaa\xaa\xa9\xa8\xa9\xa1\xa0\x9f\xa0\xa4\xa4\xa6\xa6\xa8\xa8\xa4\xa4\xa6\xa6\xa6\xa7\xa6\xa5\xaa\xac\xab\xaa\xac\xad\xad\xad\xaf\xad\xab\xa8\xa9\xac\xa1\xa0\xa3\xa3\xa4\xa4\xa4\xa2\xa2\xa3\xa3\xa8\xa8\xa6\xa5\xa8\xa7\xa6\xac\xab\xab\xaa\xae\xaf\xad\xae\xae\xaf\xad\xac\xac\xac\x98\x95\xa0\xa1\xa3\xa1\xa1\x9c\x9d\xa4\xa8\xa7\xa4\xa7\xa9\xab\xac\xaa\xab\xac\xad\xa9\xaf\xaf\xaf\xaf\xac\xaf\xab\xac\xae\xab\xa2\xa0\xa3\xa3\xa4\xa4\xa4\xa2\xa4\xa7\xa6\xa4\xa6\xa9\xa7\xa9\xad\xad\xab\xaa\xac\xad\xaf\xae\xb1\xb0\xae\xaf\xab\xab\xac\xaa\xa6\xa4\xa4\xa8\xac\xae\xae\xad\xad\xad\xaa\xa6\xa5\xa4\xa3\xa9\xab\xaf\xb0\xae\xb0\xb3\xb0\xad\xad\xab\xac\xab\xab\xad\xaa\xa7\xa9\xa9\xa8\xaa\xab\xab\xac\xab\xab\xae\xaf\xab\xa8\xa8\xa9\xab\xaa\xab\xac\xae\xaf\xae\xab\xab\xab\xaa\xac\xab\xad\xac\xa8\xa5\xad\xaf\xad\xad\xae\xad\xad\xad\xaf\xb1\xaf\xae\xae\xad\xac\xb0\xb2\xb1\xaf\xaf\xb1\xaf\xb1\xb0\xaf\xaf\xac\xac\xaa\xaa\xa8\xa6\x19\x15\x14\x12\x0f\r\x0e\x11\x11\x10\x11\x11Hmknnouzjfsw\x87{\x8a\x8a{\x81ys7\x1b\r\x0e\x0f\x0f\x0f\x10\x10\x0f\x0f\x0fUzuz\x85\x84gq\x83\x81\x83\x88\x87\x81\x88ue_YV[-\x0c\r\x11\x11\x10\x12\x15\x15\x12\x13]}oj\x86\x88bt\x8d\x89\x90\x9a\x86\x8d\x90e0+),gA"\x19\x1d\x1c\x1c\x1d\x1f \x1f\x1da\x82{p\x85\x8f\x8e\x8e\x8d\x92\x99\x98\x88\x8b\x93o6?@Ev[B)*#%\'(\'($j\x95\x91\x8d\x89\x8a~\x93\x93\x96\x9d\x95\x94\x91\x99u:JOSv^M0--.0&\x1b\x1c\x1bc\x8e\x97\x95\x8e\x8b\x83\x96\x95\x91\x9a\x96\x99\x9a\x94l6BNT{aS83214#\x15\x1c\x1fi{tx\xad\xb4\x8f\x96\x9f\xa0\x94\x97\x9a\x8e\x87f:S_jxaW=<97E-\x1a!-OPS\x8a\xc3\x9c\x8c\x8f\x80\x96\xa4\x94\x97\x96\x8fj9FR[w_\\C@DEQ3\x1a%\'K\x83\xb9\xd2\xa4\x8d\x9e\x9b\x8cg\xa5\xa8\x96\x98\x98m2<DJyc_EABESD8@Db\x93\xb5\xb9v\\vuyik\xb1\x9e\x85\x8eu>ELQ}mrULTgssvuqqquwiI_hgfasqgcfd^HG\x84f[Wcdfgcfnk_[WSURTTUUXNGC@8:?:;\x82^KXz]JJUz|{jC;<<;96533.+>J7+&$*\x7fjVXjYGC[D3((<23555666865A1%;?3(jl^]]`gxK,SB\x11B\x7f|\x80\x82\x84\x86\x88\x88\x87\x88|;;:nc?&{u^^jk\x88\xa0CA?Q\x1d:\xa0\x9f\x9e\x9c\x9a\x98\x97\x93\x8d\x8a],QFI3\x1f\x1e\x94\x91iB0(FQ-A6L#/vvph_QA?91\x18 R89;2/\x96\x94\x90\x80K\t\x06)!Y][\x1f"(#\x1f\x1b\x18\x14\x13\x1a!&\'+?P`iqt\x87yhXB 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[[ 229. 229. 234.]
[ 229. 229. 233.]
[ 232. 233. 234.]
...,
[ 139. 135. 130.]
[ 79. 77. 74.]
[ 58. 58. 54.]]]
[[[ 193. 170. 161.]
[ 199. 183. 181.]
[ 179. 161. 167.]
...,
[ 172. 161. 165.]
[ 179. 168. 165.]
[ 176. 166. 160.]]
[[ 202. 179. 174.]
[ 157. 138. 131.]
[ 163. 144. 154.]
...,
[ 127. 124. 108.]
[ 138. 136. 113.]
[ 136. 134. 110.]]
[[ 214. 207. 203.]
[ 144. 140. 129.]
[ 164. 164. 164.]
...,
[ 146. 150. 129.]
[ 153. 159. 130.]
[ 147. 152. 125.]]
...,
[[ 116. 116. 127.]
[ 111. 114. 123.]
[ 114. 120. 128.]
...,
[ 94. 93. 107.]
[ 89. 89. 102.]
[ 88. 84. 91.]]
[[ 131. 129. 140.]
[ 113. 114. 124.]
[ 111. 114. 123.]
...,
[ 94. 91. 105.]
[ 91. 89. 101.]
[ 91. 85. 91.]]
[[ 161. 158. 169.]
[ 151. 151. 161.]
[ 124. 126. 135.]
...,
[ 97. 93. 105.]
[ 91. 88. 99.]
[ 94. 86. 90.]]]]
cifar = Cifar()
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