有没有办法将模型从tensorflow对象检测api转换为keras模型
是的，可以将模型从TensorFlow对象检测API转换为Keras模型。TensorFlow对象检测API是一个用于目标检测和图像分割的强大工具，而Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow上运行。
要将模型从TensorFlow对象检测API转换为Keras模型，可以按照以下步骤进行操作：
- 导出TensorFlow对象检测API模型：使用TensorFlow对象检测API训练好的模型通常是一个包含了模型权重和配置的检查点文件。可以使用
export_inference_graph.py脚本将模型导出为一个包含了图结构和权重的.pb文件。 - 转换为Keras模型：使用TensorFlow的
tf.keras模块，可以加载导出的.pb文件，并将其转换为Keras模型。可以使用tf.keras.models.load_model()函数加载模型，并将其保存为Keras模型。 - 迁移学习和微调：一旦将模型转换为Keras模型，可以使用Keras提供的各种功能进行迁移学习和微调。可以根据自己的需求，添加自定义的层或修改现有层，以适应特定的任务。
需要注意的是，由于TensorFlow对象检测API和Keras之间的差异，转换过程可能会有一些限制和调整。一些特定的操作或层可能无法直接转换，需要进行适当的修改或替换。
以下是一些相关的腾讯云产品和产品介绍链接地址，可以帮助您在云计算环境中使用和部署模型：
- 腾讯云AI机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习和深度学习服务，包括模型训练、推理服务等。
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请注意，以上仅为示例，您可以根据自己的需求选择适合的腾讯云产品。
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我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而，尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如，)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel. This SavedModel was created with tf.saved_model.save, and lacks the Keras metadata.Please save your Kera
浏览 38提问于2022-01-04得票数 2
我正在使用带有yolov2架构的基于keras和tensorflow的预训练模型来检测凹坑，在将tensorflow模型转换为tensorflow lite时，我得到了一个错误 from tensorflow.contrib import lite
converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file( 'model.h5' )
model = converter.convert()
file = open( 'model.tflite' , 'wb' )
file.write( mod
浏览 26提问于2020-04-13得票数 0
我已经将一个模型从PyTorch转换为Keras，并使用后端提取tensorflow图。由于PyTorch的数据格式为NCHW，因此提取并保存的模型也是NCHW。在将模型转换为TFLite时，由于格式为NCHW，因此无法转换。有没有办法将整个图转换成NHCW？
浏览 2提问于2018-05-01得票数 2
我在我的项目中使用了Tensorflow对象检测API模型。SSD MobileNet是我正在研究的模型。我想知道，有没有办法找到模型的准确性。只是精确性，而不是mAP，因为模型确实找到了mAP，但没有精确性。所以我想知道是否有人使用过Tensorflow对象检测API模型，并且知道如何显示训练数据的准确性或测试的准确性。
浏览 2提问于2022-06-05得票数 0
有没有办法只使用Keras API来测试谷歌发布的名为'MobileNets‘的预训练图像分类模型？
像ResNet50和InceptionV3这样的模型已经可以作为Keras应用程序使用，但我找不到在Keras中使用自定义tensorflow模型的文档。提前谢谢。
浏览 0提问于2017-06-24得票数 1
我正在尝试将tensorflow中经过训练的模型转换为中间表示。
我有下面给出的表格模型
class Conv3DModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(Conv3DModel, self).__init__()
# Convolutions
self.conv1 = tf.compat.v2.keras.layers.Conv3D(32, (3, 3, 3), activation='relu', name="conv1", data_format
浏览 0提问于2020-03-09得票数 1
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当使用TensorFlow的Keras顺序API时，有没有办法强制我的模型在特定的硬件上进行训练？我的理解是，如果有GPU可用(我安装了tensorflow-gpu )，默认情况下，我会在GPU上进行培训。 我是否必须切换到不同的API以获得对模型部署位置的更多控制？
浏览 14提问于2020-01-01得票数 0
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我正在尝试在TensorFlow2.0中重新实现Multi-View CNN (MVCNN)。然而，在我看来，keras层没有像tf.layers中那样的reuse=True|False选项。有没有办法用新的API定义共享参数的层？或者我需要以TFv1的方式构建我的模型？ 非常感谢!
浏览 78提问于2019-07-04得票数 3
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我有一个用Keras训练的模型，我正在使用K.function()使用它的中间层输出。有没有办法将这个K.function()对象保存为tensorflow图？我想在tensorflow服务中使用此对象，但我没有看到冻结Keras K.function()对象的方法
浏览 25提问于2017-07-04得票数 0
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1回答
我在试图在Android上进行车牌检测。首先，我发现了这个教程：，顺便说一句，它真的很棒。
在本教程中，我们可以找到wpod-net.h5，因此我尝试使用以下方法将其转换为TensorFlow lite：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('wpod-net.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.post_training_quantize = True
tflite_model =
浏览 11提问于2020-08-26得票数 1
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Tensorflow的对于非数值特征处理非常有用。然而，当前的API文档更多的是关于在tensorflow Estimator中使用feature_columns。有没有一种可行的方法来使用feature_columns来表示分类特征，然后基于tf.keras构建模型？
我找到的唯一参考资料是下面的教程。它展示了如何将要素列提供给Keras序列模型：
代码片段如下：
from tensorflow.python.feature_column import feature_column_v2 as fc
feature_columns = [fc.embedding_column(ccv, d
浏览 5提问于2019-01-26得票数 17
我一直在使用Keras，我真的很喜欢model.summary()，它很好地概述了不同层的大小，特别是对模型拥有的参数数量的概述。
Tensorflow中有没有类似的函数？我在Stackoverflow或Tensorflow API文档上找不到任何东西。
浏览 0提问于2017-10-04得票数 34
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我有一个保存的h5格式的模型创建使用keras与tensorflow v1.x后端。我不能再使用tensorflow v2.x后端使用keras.models.load_model在keras中加载此模型。有没有办法迁移保存的模型，使其与具有tensorflow v2.x后端的较新的keras兼容？
到目前为止，我已经找到了迁移代码的工具/教程，但我找不到任何有用的方法来升级保存的模型。我知道tensorflow有tf.compat.v1.saved_model.load方法，但我不能真正使用它，因为我使用keras保存模型。
浏览 18提问于2020-02-20得票数 2
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有没有办法在Tensorflow的对象检测API中使用预先训练过的模型，该API用于RGB图像、单通道灰度图像(深度)？
浏览 0提问于2018-02-12得票数 4
有没有办法在没有tf.keras模块帮助的情况下使用Tensorflow来构建对象检测模型？
从Tensorflow文档中，我找不到任何可以在没有Keras的情况下创建模型的示例。
浏览 8提问于2020-05-12得票数 0
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我真的需要知道最好的预先训练的模型来检测面孔和/或人的头部。不是人脸识别模型，而是只分类一个物体是否是一个人的头/脸。
我正在tensorflow.keras.applications.resnet50的D1之上实现一个，但我不确定这是否是一个好方法。
其他模型，如centernet和efficientnet in tensorflow，都是预先训练来检测几个对象的，但我不确定我是否也能为此目的使用它。
我需要比OpenCV提供的更好的东西(例如cv2.HOGDescriptor、cv2.CascadeClassifier等)。
浏览 0提问于2020-11-18得票数 0
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有许多图像显示了用神经网络处理的图像的特征，比如：
有没有办法用Tensorflow对象检测API显示这些图像？我想将它们用于报表，我发现看到与我的模型真正相关的特性来检测数据集中的对象是很有趣的。
浏览 4提问于2017-08-29得票数 1
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我是机器学习的新手。我很想知道使用Keras而不是TensorFlow对象检测API之间的区别。
请检查两种不同类型的实现: 1) 使用Keras 2) 使用无Keras的Tensorflow对象检测API
谢谢！
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
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我对对象检测非常陌生，我很难弄清楚如何从MobileNetV2：上的Keras应用程序中获取边界框
该模型对图像内容的预测效果很好，但模型的预测不包括边界框。我正在使用提供的ResNet50的Keras示例，但由于我需要轻量级的SSD体系结构，所以将其更改为MobileNetV2。
from keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, de
浏览 3提问于2020-03-13得票数 0
我想将Keras模型转换为Tensorflow Lite模型。当我查看文档时，有人说我们可以使用tf.keras HDF5模型作为输入。这是否意味着我可以使用保存的HDF5 Keras模型作为它的输入，或者tf.keras HDF5模型和Keras HDF5模型是不同的东西？
文档：
编辑:我可以使用这个API将我的Keras模型转换成Tensorflow Lite模型，但是我还没有测试它。我的代码：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(path + 'plant-
recognition-model.h
浏览 1提问于2019-05-03得票数 1
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我正在使用Keras (带有Tensorflow)来训练我的RNN模型。有人知道如何在我的C应用程序中使用它吗？有没有人尝试过类似的东西？ 我在这里发现了一个类似的问题，如何在Convert Keras model to C++的C++中使用Tensorflow Keras模型，但我想将其转换为C环境。
浏览 24提问于2019-06-04得票数 4
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在TensorFlow的对象检测API中：
是否可以使用ImageNet类别(1000个类别)进行分类？模型动物园中的4-5个模型都是在COCO数据集上训练的，COCO数据集只有80个类。
浏览 19提问于2017-07-19得票数 0
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我正在尝试将一个基于tensorflow (keras)的模型实现到mlflow中，同时学习它是如何工作的，以及它是否适合我们的需求。我正在尝试实现来自tensorflow网站的时尚MNIST示例
我能够使用以下代码训练模型并将其成功登录到mlflow中：
import mlflow
import mlflow.tensorflow
import mlflow.keras
# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Helper libraries
import numpy
浏览 6提问于2019-11-18得票数 3
我有一个图像分类问题，其中类的数量随着时间的推移而增加，当创建一个新类时，我只用新类的图像训练模型。我知道用CNN是不可能做到这一点的，所以为了解决这个问题，我确实转移了学习，我使用了Keras预训练模型来提取图像的特征，但我没有用新的层替换最后一层(用于分类)，而是使用了能够增加类数量的随机森林。我使用在imagenet数据集上训练的InceptionResnetV2达到了86%的准确率，这对目前来说是好的。
现在我想做同样的事情，但是是关于一个物体检测问题。我如何才能做到这一点？我可以使用Tensorflow对象检测API吗？
有没有可能用Faster-RCNN或SSD这样的检测算法，用随
浏览 97提问于2018-06-26得票数 2
我对TensorFlow和Keras有点陌生，所以请原谅任何偶然的愚蠢，但我有一个问题。我一直在尝试从加载模型，但没有取得多大的成功。
我不知道如何读取这些saved_model文件夹(它们包含一个saved_model.pb文件以及一个资产和变量文件夹)，因此它们被Keras所接受。我也想不出一种方法来转换这些模型，以便它们可以被加载进来。我尝试过将SavedModel转换为ONNX，然后将ONNX-模型转换为Keras，但这是行不通的。尝试以saved_model的形式加载原始模型，然后尝试以另一种格式保存这个加载的模型，我也没有成功。
浏览 4提问于2022-04-05得票数 0
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我正在使用Tensorflow Lite进行一个TinyML项目，该项目包括量化模型和浮点模型。在我的管道中，我使用tf.keras API训练我的模型，然后将模型转换成TFLite模型。最后，将TFLite模型量化为int8模型。
我可以使用API model.save和tf.keras.model.load_model保存和加载“正常”的tensorflow模型
对转换后的TFLite模型也可以这样做吗？每次都要经历量化过程，这是相当耗时的。
浏览 3提问于2021-06-25得票数 2
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我最近发现了这个，它可以在浏览器中运行keras模型的推断，支持使用webgl。我有几个tensorflow项目，我想在浏览器上运行推理，有没有办法将tensorflow模型导出到hdf5文件中，这样它就可以使用keras-js运行
浏览 2提问于2017-04-14得票数 0
我正在尝试将一个非常简单的CoreML模型转换为CoreML，然而，keras模型的输入似乎与我的预期不符。 我正在创建的模型的输入形状为(5，10) (5个时间步，10个特征)，但是，在转换模型并在Xcode中打开模型后，它显示输入类型为MultiArray (Double 10)，据我所知，这是一个一维数组。我的问题是，我做错了什么？有没有办法告诉CoreML输入是5x10？ 下面是我正在创建的keras模型 from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import
浏览 9提问于2020-01-11得票数 1
3回答
我用google-collab编写了使用keras的模型，但我必须使用tensorflow在Visual中进行预测。
我已经搜索了一种将模型从keras .h5转换为tensorflow .pb的方法，但它们都不像应该的那样工作。
浏览 0提问于2019-08-09得票数 2
我是aws酿酒师的新手。我正试图在aws中建立一个模型，使用带有GPU支持的keras。下面给出了用于推断模型的码头底图。
FROM tensorflow/tensorflow:1.10.0-gpu-py3
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends nginx curl
...
这是我用来检查GPU是否被烧瓶中的keras识别的keras代码。
import keras
@app.route('/ping', methods=['GET'])
def pin
浏览 0提问于2018-12-11得票数 4
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随着Keras成为TensorFlow的API，有许多旧版本的Keras代码，比如。
from keras import models
对于当前版本的TensorFlow，我们是否需要将每个Keras代码更改为？
from tensorflow.keras import models
浏览 1提问于2019-01-08得票数 8
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我用Mask RCNN来检测colab上的物体。
Tensorflow == 1.13.1
Keras == 2.0.8
利用该数据集对模型进行了成功的训练，取得了良好的效果。
但是现在，当我试图运行相同的代码时，我得到了错误：
No module named 'tensorflow.compat.v2'
我尝试过许多解决方案，但代码只与Tensorflow 1.13.1兼容。
有解决办法吗？
浏览 13提问于2021-06-26得票数 0
Tensorflow是一个非常重的库，有没有办法在不使用Tensorflow库的情况下保存和加载keras模型(.h5)？
浏览 10提问于2021-11-02得票数 0
1回答
我在Tensorflow中有一个net，我正在尝试在Keras中重新实现它。目前，与Tensorflow模型相比，Keras模型的表现完全不佳。与原始模型相比，损失要高得多，并且下降得更慢。我最好的猜测是我用错了优化器。在Tensorflow代码中，优化器如下所示：
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.0001,
global_step,
浏览 17提问于2018-09-04得票数 5
1回答
我正在从Tensorflow中的一个对象中提取属性，并尝试将其输入到另一个函数中。但是，这个属性是作为字符串提取的，但是如果我将它输入到函数中，它就会起作用。有没有办法把这个属性"unstring“到函数中呢？ 下面是我正在做的导致类型错误的操作： layer = model.layers[2]._keras_api_names[0]
print(layer) #output: tf.keras.layers.Conv2D
type(layer) #output: str
function(model.layers[2]._keras_api_names[0]) #TypeEr
浏览 8提问于2020-11-17得票数 0
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有了新的TensorFlow 2，我们就有了他们的 (在/models下的GitHub中)，以及tf.keras.applications下的Keras预训练模型。
那两个有什么区别呢？
浏览 7提问于2020-01-09得票数 1
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我一直在研究用于对象检测的keras yolov3模型。此错误不断出现。下面是错误：
AttributeError: module 'tensorflow.python.keras.backend' has no attribute 'get_graph'
该怎么办呢。我已经尝试将“导入keras.module.module”替换为"tensorflow.keras.module.module“。但它仍然不起作用。
完整的输出代码：
runfile('G:/Traffic Violation Detection/object_detection.
浏览 29提问于2019-11-21得票数 5
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在Tensorflow-gpu 2.1上训练模型Tensorflow对象检测API时，有一个错误：
没有名为'tensorflow.contrib'的模块
是否可以使用Tensorflow 2.1训练模型Tensorflow对象检测API？
我不想改变Tensorflow的版本。
有人能帮我吗？
浏览 2提问于2020-04-11得票数 1
我想使用tf.keras.TimeDistributed()层与tf.hub inception_v3 CNN模型从最新的TensorFLow V2版本(tf-nightly-gpu-2.0-预览)。输出如下所示。似乎没有完全实现tf.keras.TimeDistributed()来处理tf.hub模型。不知何故，输入层的形状无法计算。我的问题是:有没有解决这个问题的办法？ 使用常规tf.keras.layer的tf.keras.TimeDistributed运行良好。我只想将CNN模型应用于每个时间步。 模型 import tensorflow as tf
import tensorflo
浏览 43提问于2019-05-17得票数 1
当我尝试在Tensorflow中使用Sequential API和Functional来应用相同的简单嵌入函数时，我看到了不同的结果。
结果如下：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import layers
inputs = np.random.randint(0, 99, [32, 100, 1])
myLayer = layers.Embedding(input_dim = 100, output_dim = 8)
# Sequential API
s
浏览 2提问于2022-10-15得票数 0
我已经将keras模型转换为tensorflow json格式，并将其保存在本地计算机中。我正在尝试使用以下命令在javascript代码中加载该json模型
model = await tf.loadModel('web_model')
但是模型没有被加载。有没有办法从本地文件系统加载tensorflow json模型？
浏览 2提问于2018-12-06得票数 11
1回答
我已经使用Tensorflow对象检测API从图像中检测手部。通过使用提供的示例代码(object_detection_tutorial.ipynb)，我已经能够在图像上绘制边界框。有没有办法只选择检测到的区域(在边界框内)并将其作为图像？
例如,
示例输入图像
Tensorflow输出
我想要的
对象检测API示例代码可以在这里找到。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 8提问于2019-03-17得票数 3
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我试图训练一个卷积自动编码器使用tensorflow.keras。这里，我有一个模型类API (我认为这就是它的名字)，它使用单个GPU (而不是实现multi_gpu_model)工作。但是，当我在一台带有4个GPU的机器上转换到这一点时，在定义多个GPU模型(这里称为parallel_autoencoder)时会出现一个错误。在过去，我使用完成了这个任务，这个语法运行得很好。
我相信问题源于使用，但我对此并不完全肯定。下面是相关的代码和我得到的错误信息。我只想在tensorflow.keras中使用Model，但是我无法让扁平层处理，因为我得到了错误"TypeError:类型为‘T
浏览 3提问于2020-12-02得票数 1
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我会在这篇文章的开头说，我承认这可能不是这个问题的合适地点，但不确定还能从哪里开始。如果有更合适的SE渠道，请随时建议。
我一直在使用Keras学习如何将神经网络应用于不同的预测问题。我对学习TensorFlow很感兴趣，因为这是一种更深入地理解这些网络的内部工作原理的方式。显然，可以将Keras的后端切换到TensorFlow，并使用Keras作为TensorFlow的高级应用程序接口。然而，有没有办法从编译过的Keras模型中“恢复”TensorFlow代码呢？我在想，如果能够编写一个我在Keras中熟悉的模型，并自动将其“翻译”为TensorFlow，以此来更快地学习这个库，这将是非常有
浏览 0提问于2016-11-04得票数 3
我需要使用tensorflow对象检测API (ssd_mobilenet_v1_coco)，但我必须使用tensorflow 1.3.0 (由于环境原因必须使用)。
我在1.9.0上有一个经过再培训的模型，但它与1.3.0不兼容：
回溯(最近一次调用)：文件"run_test.py"，第29行，在tf.import_graph_def(od_graph_def，name='')文件ValueError第285行，在import_graph_def raise (‘在定义操作中没有命名%s。’‘% node.op) ValueError:在定义操作中没有命名为
浏览 0提问于2018-12-26得票数 0
2回答
我正在做一个项目，它只需要识别视频中的人或来自摄像机的实况流。我目前正在python中使用tensorflow对象识别API，并且我已经尝试过不同的预训练模型和冻结的推理图。我只想识别人，也许还有汽车，所以我不需要我的神经网络来识别冻结推理图中的所有90个类，基于mobilenet或rcnn，因为这似乎减慢了过程，并且这90个类中的89个在我的项目中是不需要的。我是否必须训练我自己的模型，或者有没有办法修改推理图和现有模型？对于你们中的一些人来说，这可能是一个新手问题，但请记住，我使用tensorflow和机器学习只有一个月的时间。提前感谢
浏览 1提问于2018-05-29得票数 1
我有一个基于ImageAI的项目(代码直接取自文档)，它使用tenserflow、keras和其他依赖项，并且需要将其打包到一个exe文件中。
问题是，到目前为止，我还不能做到这一点，我一直在使用的pyinstaller library.But的问题是，我不能创建一个工作的exe文件。Exe文件关闭，在一小部分second.All希望是在你身上。
现在更详细地说，下面是代码本身：
from imageai.Detection import ObjectDetection
import easygui
import os
path = easygui.fileopenbox();
print
浏览 11提问于2021-03-16得票数 1
1回答
Tensorflow量化感知训练
、、、、
我想量化一个DenseNet模型。我使用的是Tensorflow 2.4。 import tensorflow_model_optimization as tfmot
model = tf.keras.applications.DenseNet121(include_top=True,weights=None,input_tensor=None,input_shape=None,pooling=None,classes=1000)
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
model = quantize_model(
浏览 45提问于2021-01-08得票数 0
回答已采纳
Keras的TensorFlow后端依赖于急切的执行吗？
如果不是这样的话，我可以基于Keras和TensorFlow操作构建一个TensorFlow图，然后使用Keras高级API来训练整个模型吗？
浏览 1提问于2018-04-22得票数 9
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