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=168100, cmap='gist_gray', image=os.environ['image_name'])

	value	length
$\mathbf{y}$	$\sqrt { - g } g ^ { \mu _ { 1 } \nu _ { 1 } } g ^ { \mu _ { 2 } \nu _ { 2 } } \cdots g ^ { \mu _ { d - p } \nu _ { d - p } } { \tilde { F } } _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { d - p } } = \frac { 1 } { p ! } \epsilon ^ { \mu _ { 1 } \mu _ { 2 } \ldots \mu _ { d - p } \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { p } } F _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { p } } , $	147
$\mathbf{\hat{y}}$	$\sqrt { - g } g ^ { \mu _ { 1 } \nu _ { 1 } } g ^ { \mu _ { 2 } \nu _ { 2 } } \cdots g ^ { \mu _ { d - p } b _ { d - p } } \tilde { F } _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { d - p } } = \frac { 1 } { p ! } \epsilon ^ { \mu _ { 1 } \mu _ { 2 } \ldots \mu _ { d - p } \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { p } } F _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \dots \nu _ { p } } , $	145
$\mathbf{y}$_seq	\sqrt { - g } g ^ { \mu _ { 1 } \nu _ { 1 } } g ^ { \mu _ { 2 } \nu _ { 2 } } \cdots g ^ { \mu _ { d - p } \nu _ { d - p } } { \tilde { F } } _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { d - p } } = \frac { 1 } { p ! } \epsilon ^ { \mu _ { 1 } \mu _ { 2 } \ldots \mu _ { d - p } \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { p } } F _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { p } } ,	147
$\mathbf{\hat{y}}$_seq	\sqrt { - g } g ^ { \mu _ { 1 } \nu _ { 1 } } g ^ { \mu _ { 2 } \nu _ { 2 } } \cdots g ^ { \mu _ { d - p } b _ { d - p } } \tilde { F } _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { d - p } } = \frac { 1 } { p ! } \epsilon ^ { \mu _ { 1 } \mu _ { 2 } \ldots \mu _ { d - p } \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \ldots \nu _ { p } } F _ { \nu _ { 1 } \nu _ { 2 } \dots \nu _ { p } } ,	145
edit distance	0.0272109