import sys, os
sys.path.extend(['../../src/commons'])
from pub_commons import DISP_ALPHA
%matplotlib inline

Using TensorFlow backend.

DISP_ALPHA(storedir='.', graph='test', step=167526, cmap='gist_gray', image=os.environ['image_name'])

	value	length
$\mathbf{y}$	$\frac { d E } { d z } = \frac { d E _ { e l } } { d z } + \frac { d E _ { r a d } } { d z } \approx \frac { C _ { 2 } \alpha _ { s } } { \pi } \mu ^ { 2 } \operatorname { l n } \frac { 3 E T } { 2 \mu ^ { 2 } } \left( \operatorname { l n } \frac { 9 E } { \pi ^ { 3 } T } + \frac { 3 \pi ^ { 2 } \alpha _ { s } } { 2 \mu ^ { 2 } } T ^ { 2 } \right) . $	130
$\mathbf{\hat{y}}$	${ \frac { d E } { d z } } = { \frac { d E _ { e l } } { d z } } + { \frac { d E _ { r d d } } { d z } } \approx { \frac { C _ { 2 } \alpha _ { s } } { \pi } } \mu ^ { 2 } \operatorname { l n } { \frac { 3 E T } { 2 \mu ^ { 2 } } } \left( \operatorname { l n } { \frac { 9 E } { \pi ^ { 3 } T } } + { \frac { 3 \pi ^ { 2 } \alpha _ { s } } { 2 \mu ^ { 2 } } } T ^ { 2 } \right) . $	144
$\mathbf{y}$_seq	\frac { d E } { d z } = \frac { d E _ { e l } } { d z } + \frac { d E _ { r a d } } { d z } \approx \frac { C _ { 2 } \alpha _ { s } } { \pi } \mu ^ { 2 } \operatorname { l n } \frac { 3 E T } { 2 \mu ^ { 2 } } \left( \operatorname { l n } \frac { 9 E } { \pi ^ { 3 } T } + \frac { 3 \pi ^ { 2 } \alpha _ { s } } { 2 \mu ^ { 2 } } T ^ { 2 } \right) .	130
$\mathbf{\hat{y}}$_seq	{ \frac { d E } { d z } } = { \frac { d E _ { e l } } { d z } } + { \frac { d E _ { r d d } } { d z } } \approx { \frac { C _ { 2 } \alpha _ { s } } { \pi } } \mu ^ { 2 } \operatorname { l n } { \frac { 3 E T } { 2 \mu ^ { 2 } } } \left( \operatorname { l n } { \frac { 9 E } { \pi ^ { 3 } T } } + { \frac { 3 \pi ^ { 2 } \alpha _ { s } } { 2 \mu ^ { 2 } } } T ^ { 2 } \right) .	144
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