Mercurial > ift6266

annotate transformations/pipeline.py @ 46:48a21d19b8eb

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Effectue une permutation aleatoire de certains pixels choisit avec un voisin
author SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
date Thu, 04 Feb 2010 10:30:27 -0500
parents fdb0e0870fb4
children fabf910467b2
rev   line source
41
fdb0e0870fb4 Beaucoup de modifications à pipeline.py pour généraliser et un début de visualisation, et créé un wrapper (run_pipeline.py) pour appeler avec GIMP.
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
parents:
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4 from __future__ import with_statement
faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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6 import sys, os, getopt
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faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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7 import numpy
faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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8 import filetensor as ft
faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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9 import random
faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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11 # This is intended to be run as a GIMP script
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12 from gimpfu import *
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14 DEBUG = True
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15 BATCH_SIZE = 100
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16 DEFAULT_NIST_PATH = '/data/lisa/data/nist/by_class/all/all_train_data.ft'
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17 ARGS_FILE = os.environ['PIPELINE_ARGS_TMPFILE']
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19 if DEBUG:
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20 import pylab
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21 pylab.ion()
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23 #from add_background_image import AddBackground
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24 #from affine_transform import AffineTransformation
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25 #from PoivreSel import PoivreSel
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26 from thick import Thick
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27 #from BruitGauss import BruitGauss
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28 #from gimp_script import GIMPTransformation
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29 #from Rature import Rature
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30 #from contrast Contrast
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31 from local_elastic_distortions import LocalElasticDistorter
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32 from slant import Slant
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34 MODULE_INSTANCES = [Thick(), LocalElasticDistorter(), Slant()]
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36 class Pipeline():
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37 def __init__(self, modules, num_batches, batch_size, image_size=(32,32)):
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38 self.modules = modules
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39 self.num_batches = num_batches
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40 self.batch_size = batch_size
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41 self.num_params_stored = 0
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42 self.image_size = image_size
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44 self.init_memory()
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46 def init_num_params_stored(self):
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47 # just a dummy call to regenerate_parameters() to get the
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48 # real number of params (only those which are stored)
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49 self.num_params_stored = 0
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50 for m in self.modules:
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51 self.num_params_stored += len(m.regenerate_parameters(0.0))
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53 def init_memory(self):
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54 self.init_num_params_stored()
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56 total = (self.num_batches + 1) * self.batch_size
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57 num_px = self.image_size[0] * self.image_size[1]
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59 self.res_data = numpy.empty((total, num_px))
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60 self.params = numpy.empty((total, self.num_params_stored))
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62 def run(self, batch_iterator, complexity_iterator):
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63 img_size = self.image_size
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65 for batch_no, batch in enumerate(batch_iterator):
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66 complexity = complexity_iterator.next()
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68 assert len(batch) == self.batch_size
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70 for img_no, img in enumerate(batch):
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71 sys.stdout.flush()
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72 global_idx = batch_no*self.batch_size + img_no
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74 img = img.reshape(img_size)
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f6b6c74bb82f Fix the datatypes.
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76 param_idx = 0
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77 for mod in self.modules:
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78 # This used to be done _per batch_,
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79 # ie. out of the "for img" loop
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80 p = mod.regenerate_parameters(complexity)
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81 self.params[global_idx, param_idx:param_idx+len(p)] = p
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82 param_idx += len(p)
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84 img = mod.transform_image(img)
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86 self.res_data[global_idx] = \
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87 img.reshape((img_size[0] * img_size[1],))*255
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89 pylab.imshow(img)
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90 pylab.draw()
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92 def write_output(self, output_file_path, params_output_file_path):
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93 with open(output_file_path, 'wb') as f:
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94 ft.write(f, self.res_data)
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96 numpy.save(params_output_file_path, self.params)
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100 # COMPLEXITY ITERATORS
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101 # They're called once every batch, to get the complexity to use for that batch
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102 # they must be infinite (should never throw StopIteration when calling next())
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diff changeset
104 # probability of generating 0 complexity, otherwise
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105 # uniform over 0.0-max_complexity
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diff changeset
106 def range_complexity_iterator(probability_zero, max_complexity):
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diff changeset
107 assert max_complexity <= 1.0
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diff changeset
108 n = numpy.random.uniform(0.0, 1.0)
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109 while True:
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110 if n < probability_zero:
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111 yield 0.0
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112 else:
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113 yield numpy.random.uniform(0.0, max_complexity)
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114
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115 ##############################################################################
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116 # DATA ITERATORS
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117 # They can be used to interleave different data sources etc.
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118
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119 class NistData():
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120 def __init__(self, ):
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121 nist_path = DEFAULT_NIST_PATH
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122 self.train_data = open(nist_path, 'rb')
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123 self.dim = tuple(ft._read_header(self.train_data)[3])
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faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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125 def just_nist_iterator(nist, batch_size, stop_after=None):
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126 for i in xrange(0, nist.dim[0], batch_size):
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127 nist.train_data.seek(0)
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128 yield ft.read(nist.train_data, slice(i, i+batch_size)).astype(numpy.float32)/255
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129
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130 if not stop_after is None and i >= stop_after:
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131 break
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132
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133 ##############################################################################
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134 # MAIN
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135
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136 def usage():
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137 print '''
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138 Usage: run_pipeline.sh [-m ...] [-z ...] [-o ...] [-p ...]
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139 -m, --max-complexity: max complexity to generate for a batch
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140 -z, --probability-zero: probability of using complexity=0 for a batch
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141 -o, --output-file: full path to file to use for output of images
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142 -p, --params-output-file: path to file to output params to
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143 '''
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144
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145 # See run_pipeline.py
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146 def get_argv():
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147 with open(ARGS_FILE) as f:
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148 args = [l.rstrip() for l in f.readlines()]
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149 return args
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faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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151 # Might be called locally or through dbidispatch. In all cases it should be
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152 # passed to the GIMP executable to be able to use GIMP filters.
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153 # Ex:
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154 def main():
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155 max_complexity = 0.5 # default
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156 probability_zero = 0.1 # default
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157 output_file_path = None
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158 params_output_file_path = None
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159 stop_after = None
10
faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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41
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161 try:
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162 opts, args = getopt.getopt(get_argv(), "m:z:o:p:s:", ["max-complexity=", "probability-zero=", "output-file=", "params-output-file=", "stop-after="])
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163 except getopt.GetoptError, err:
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164 # print help information and exit:
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165 print str(err) # will print something like "option -a not recognized"
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166 usage()
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167 sys.exit(2)
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168 output = None
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169 verbose = False
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170 for o, a in opts:
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171 if o in ('-m', '--max-complexity'):
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172 max_complexity = float(a)
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173 assert max_complexity >= 0.0 and max_complexity <= 1.0
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174 elif o in ("-z", "--probability-zero"):
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175 probability_zero = float(a)
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176 assert probability_zero >= 0.0 and probability_zero <= 1.0
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177 elif o in ("-o", "--output-file"):
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178 output_file_path = a
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179 elif o in ('-p', "--params-output-file"):
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180 params_output_file_path = a
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diff changeset
181 elif o in ('-s', "--stop-after"):
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182 stop_after = int(a)
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183 else:
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184 assert False, "unhandled option"
10
faacc76d21c2 Basic new pipeline script for the images tranforms
Arnaud Bergeron <abergeron@gmail.com>
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186 if output_file_path == None or params_output_file_path == None:
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187 print "Must specify both output files."
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188 print
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189 usage()
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190 sys.exit(2)
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192 nist = NistData()
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193 num_batches = nist.dim[0]/BATCH_SIZE
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194 if stop_after:
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195 num_batches = stop_after
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196 pl = Pipeline(modules=MODULE_INSTANCES, num_batches=num_batches, batch_size=BATCH_SIZE, image_size=(32,32))
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197 cpx_it = range_complexity_iterator(probability_zero, max_complexity)
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198 batch_it = just_nist_iterator(nist, BATCH_SIZE, stop_after)
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199
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200 pl.run(batch_it, cpx_it)
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201 pl.write_output(output_file_path, params_output_file_path)
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202
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203 main()
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diff changeset
205 pdb.gimp_quit(0)
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diff changeset
206 pylab.ioff()
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207 pylab.show()
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