{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "_dEaVsqSgNyQ"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:15.131949Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:15.131719Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:15.135528Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:15.135006Z"
    },
    "id": "4FyfuZX-gTKS"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "sT8AyHRMNh41"
   },
   "source": [
    "# TensorFlow Recommenders: Quickstart\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/recommenders/quickstart\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\" />View on TensorFlow.org</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/recommenders/blob/main/docs/examples/quickstart.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />Run in Google Colab</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/recommenders/blob/main/docs/examples/quickstart.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />View source on GitHub</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/recommenders/docs/examples/quickstart.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\" />Download notebook</a>\n",
    "  </td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "8f-reQ11gbLB"
   },
   "source": [
    "In this tutorial, we build a simple matrix factorization model using the [MovieLens 100K dataset](https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/) with TFRS. We can use this model to recommend movies for a given user."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "qA00wBE2Ntdm"
   },
   "source": [
    "### Import TFRS\n",
    "\n",
    "First, install and import TFRS:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:15.138801Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:15.138384Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:18.596332Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:18.595229Z"
    },
    "id": "6yzAaM85Z12D"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -q tensorflow-recommenders\n",
    "!pip install -q --upgrade tensorflow-datasets"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:18.600643Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:18.600131Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:20.990950Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:20.990219Z"
    },
    "id": "n3oYt3R6Nr9l"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-12-14 12:07:19.595508: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
      "2022-12-14 12:07:19.595615: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
      "2022-12-14 12:07:19.595626: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from typing import Dict, Text\n",
    "\n",
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds\n",
    "import tensorflow_recommenders as tfrs"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "zCxQ1CZcO2wh"
   },
   "source": [
    "### Read the data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:20.995359Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:20.994948Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:07:26.147875Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:07:26.147241Z"
    },
    "id": "M-mxBYjdO5m7"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Ratings data.\n",
    "ratings = tfds.load('movielens/100k-ratings', split=\"train\")\n",
    "# Features of all the available movies.\n",
    "movies = tfds.load('movielens/100k-movies', split=\"train\")\n",
    "\n",
    "# Select the basic features.\n",
    "ratings = ratings.map(lambda x: {\n",
    "    \"movie_title\": x[\"movie_title\"],\n",
    "    \"user_id\": x[\"user_id\"]\n",
    "})\n",
    "movies = movies.map(lambda x: x[\"movie_title\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "5W0HSfmSNCWm"
   },
   "source": [
    "Build vocabularies to convert user ids and movie titles into integer indices for embedding layers:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:07:26.151661Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:07:26.151427Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:04.338971Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:04.338181Z"
    },
    "id": "9I1VTEjHzpfX"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "user_ids_vocabulary = tf.keras.layers.StringLookup(mask_token=None)\n",
    "user_ids_vocabulary.adapt(ratings.map(lambda x: x[\"user_id\"]))\n",
    "\n",
    "movie_titles_vocabulary = tf.keras.layers.StringLookup(mask_token=None)\n",
    "movie_titles_vocabulary.adapt(movies)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Lrch6rVBOB9Q"
   },
   "source": [
    "### Define a model\n",
    "\n",
    "We can define a TFRS model by inheriting from `tfrs.Model` and implementing the `compute_loss` method:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:04.343235Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:04.342722Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:04.347712Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:04.347162Z"
    },
    "id": "e5dNbDZwOIHR"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class MovieLensModel(tfrs.Model):\n",
    "  # We derive from a custom base class to help reduce boilerplate. Under the hood,\n",
    "  # these are still plain Keras Models.\n",
    "\n",
    "  def __init__(\n",
    "      self,\n",
    "      user_model: tf.keras.Model,\n",
    "      movie_model: tf.keras.Model,\n",
    "      task: tfrs.tasks.Retrieval):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "\n",
    "    # Set up user and movie representations.\n",
    "    self.user_model = user_model\n",
    "    self.movie_model = movie_model\n",
    "\n",
    "    # Set up a retrieval task.\n",
    "    self.task = task\n",
    "\n",
    "  def compute_loss(self, features: Dict[Text, tf.Tensor], training=False) -> tf.Tensor:\n",
    "    # Define how the loss is computed.\n",
    "\n",
    "    user_embeddings = self.user_model(features[\"user_id\"])\n",
    "    movie_embeddings = self.movie_model(features[\"movie_title\"])\n",
    "\n",
    "    return self.task(user_embeddings, movie_embeddings)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wdwtgUCEOI8y"
   },
   "source": [
    "Define the two models and the retrieval task."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:04.350917Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:04.350375Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:04.422728Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:04.422117Z"
    },
    "id": "EvtnUN6aUY4U"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:tensorflow:vocab_size is deprecated, please use vocabulary_size.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Define user and movie models.\n",
    "user_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    user_ids_vocabulary,\n",
    "    tf.keras.layers.Embedding(user_ids_vocabulary.vocab_size(), 64)\n",
    "])\n",
    "movie_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    movie_titles_vocabulary,\n",
    "    tf.keras.layers.Embedding(movie_titles_vocabulary.vocab_size(), 64)\n",
    "])\n",
    "\n",
    "# Define your objectives.\n",
    "task = tfrs.tasks.Retrieval(metrics=tfrs.metrics.FactorizedTopK(\n",
    "    movies.batch(128).map(movie_model)\n",
    "  )\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "BMV0HpzmJGWk"
   },
   "source": [
    "\n",
    "### Fit and evaluate it.\n",
    "\n",
    "Create the model, train it, and generate predictions:\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-12-14T12:09:04.426129Z",
     "iopub.status.busy": "2022-12-14T12:09:04.425656Z",
     "iopub.status.idle": "2022-12-14T12:09:22.876695Z",
     "shell.execute_reply": "2022-12-14T12:09:22.876052Z"
    },
    "id": "H2tQDhqkOKf1"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/3\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 1/25 [>.............................] - ETA: 1:22 - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 9.7656e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0042 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0063 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0293 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0591 - loss: 34069.6250 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34069.6250"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/25 [=>............................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0012 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0072 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0131 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0587 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1030 - loss: 34082.0000 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34082.0000      "
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/25 [==>...........................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0011 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0071 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0129 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0597 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1082 - loss: 34429.7760 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34429.7760"
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      " 4/25 [===>..........................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 7.9346e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0059 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0117 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0571 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1067 - loss: 35411.3008 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35411.3008"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 5/25 [=====>........................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 6.8359e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0054 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0109 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0549 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1027 - loss: 36039.4484 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 36039.4484"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 6/25 [======>.......................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 6.5104e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0049 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0102 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0527 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0999 - loss: 36294.3118 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 36294.3118"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 7/25 [=======>......................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 5.5804e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0043 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0092 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0500 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0968 - loss: 36357.6032 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 36357.6032"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/25 [========>.....................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 4.8828e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0040 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0087 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0492 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0954 - loss: 36296.7720 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 36296.7720"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/25 [=========>....................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 4.6115e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0038 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0083 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0478 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0937 - loss: 36209.2014 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 36209.2014"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "10/25 [===========>..................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 4.1504e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0036 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0080 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0470 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0928 - loss: 36095.0512 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 36095.0512"
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      "11/25 [============>.................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.7731e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0034 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0077 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0467 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0928 - loss: 35978.7962 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35978.7962"
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      "12/25 [=============>................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.4587e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0032 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0075 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0462 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0931 - loss: 35865.8288 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35865.8288"
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      "13/25 [==============>...............] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.1926e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0031 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0073 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0459 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0943 - loss: 35752.7521 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35752.7521"
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      "14/25 [===============>..............] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.9646e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0029 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0071 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0460 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0959 - loss: 35643.8217 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35643.8217"
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      "15/25 [=================>............] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.7669e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0028 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0069 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0458 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0966 - loss: 35548.8276 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35548.8276"
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      "16/25 [==================>...........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.5940e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0027 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0068 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0460 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0976 - loss: 35453.8179 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35453.8179"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/25 [===================>..........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.4414e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0026 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0067 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0466 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.0995 - loss: 35355.1976 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35355.1976"
     ]
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      "18/25 [====================>.........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.3058e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0026 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0068 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0475 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1015 - loss: 35267.0011 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35267.0011"
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      "19/25 [=====================>........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.1844e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0068 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0481 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1035 - loss: 35183.5064 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35183.5064"
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      "20/25 [=======================>......] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.0752e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0068 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0486 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1049 - loss: 35107.2344 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35107.2344"
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      "21/25 [========================>.....] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9764e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0067 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0493 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1063 - loss: 35033.1892 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 35033.1892"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "22/25 [=========================>....] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8865e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0066 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0499 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1077 - loss: 34964.4414 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34964.4414"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "23/25 [==========================>...] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8045e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0066 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0508 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1098 - loss: 34895.2011 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34895.2011"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "24/25 [===========================>..] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9328e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0066 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0517 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1117 - loss: 34828.4412 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 34828.4412"
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      "25/25 [==============================] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0066 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0518 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1124 - loss: 33929.6229 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33929.6229"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "25/25 [==============================] - 8s 200ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0066 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0518 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1124 - loss: 33099.9444 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33099.9444\n"
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      "Epoch 2/3\n"
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      "\r",
      " 1/25 [>.............................] - ETA: 5s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.4414e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0081 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0718 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1616 - loss: 33196.3594 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33196.3594"
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      " 2/25 [=>............................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0021 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0076 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0703 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1565 - loss: 33211.9961 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33211.9961"
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      " 3/25 [==>...........................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.6276e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0073 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0701 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1565 - loss: 33202.7969 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33202.7969"
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      " 4/25 [===>..........................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0024 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0074 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0717 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1592 - loss: 33183.1211 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33183.1211"
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      " 5/25 [=====>........................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.4648e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0076 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0739 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1627 - loss: 33143.1297 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33143.1297"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 6/25 [======>.......................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0025 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0079 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0759 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1663 - loss: 33097.8372 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33097.8372"
     ]
    },
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 7/25 [=======>......................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.3951e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0028 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0086 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0772 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1689 - loss: 33068.8962 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33068.8962"
     ]
    },
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/25 [========>.....................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0030 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0090 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0785 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1713 - loss: 33030.7910 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 33030.7910"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/25 [=========>....................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.3563e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0032 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0095 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0816 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1761 - loss: 32986.6921 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32986.6921"
     ]
    },
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "10/25 [===========>..................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0033 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0098 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0830 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1784 - loss: 32958.5408 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32958.5408"
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      "11/25 [============>.................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.1097e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0036 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0104 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0843 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1810 - loss: 32926.7157 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32926.7157"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "12/25 [=============>................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.0173e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0039 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0107 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0862 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1838 - loss: 32887.5513 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32887.5513"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "13/25 [==============>...............] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.3146e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0041 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0112 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0882 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1870 - loss: 32858.2755 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32858.2755"
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      "14/25 [===============>..............] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0042 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0115 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0903 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1899 - loss: 32822.7504 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32822.7504"
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      "15/25 [=================>............] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.4648e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0044 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0118 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0923 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1924 - loss: 32800.8404 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32800.8404"
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      "16/25 [==================>...........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8311e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0045 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0121 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0938 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1949 - loss: 32771.7686 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32771.7686"
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      "17/25 [===================>..........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8670e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0047 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0125 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0951 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1970 - loss: 32742.9623 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32742.9623"
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      "18/25 [====================>.........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.7632e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0048 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0128 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0964 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.1987 - loss: 32721.5012 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32721.5012"
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      "19/25 [=====================>........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9274e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0050 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0134 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0979 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2011 - loss: 32700.3268 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32700.3268"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/25 [=======================>......] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.0752e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0051 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0137 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.0991 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2031 - loss: 32678.9468 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32678.9468"
     ]
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/25 [========================>.....] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9764e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0137 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1003 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2043 - loss: 32659.6951 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32659.6951"
     ]
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "22/25 [=========================>....] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8865e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0138 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1014 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2057 - loss: 32642.2433 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32642.2433"
     ]
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      "23/25 [==========================>...] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8045e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0141 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1025 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2078 - loss: 32620.9348 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32620.9348"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "24/25 [===========================>..] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9328e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0053 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0144 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1039 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2095 - loss: 32599.9284 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32599.9284"
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      "25/25 [==============================] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0143 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1039 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2098 - loss: 31772.5652 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31772.5652"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "25/25 [==============================] - 5s 192ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.9000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0052 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0143 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1039 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2098 - loss: 31008.8453 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31008.8453\n"
     ]
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      "Epoch 3/3\n"
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      "\r",
      " 1/25 [>.............................] - ETA: 5s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0056 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0173 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1301 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2488 - loss: 32183.8945 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32183.8945"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/25 [=>............................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0054 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0171 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1265 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2494 - loss: 32196.8174 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32196.8174"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/25 [==>...........................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0055 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0163 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1243 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2460 - loss: 32229.7604 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32229.7604"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/25 [===>..........................] - ETA: 4s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0057 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0168 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1242 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2432 - loss: 32245.8574 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32245.8574"
     ]
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      " 5/25 [=====>........................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0062 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0175 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1252 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2428 - loss: 32231.4527 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32231.4527"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 6/25 [======>.......................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 0.0000e+00 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0065 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0176 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1264 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2435 - loss: 32212.8636 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32212.8636"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 7/25 [=======>......................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.4877e-05 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0063 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0176 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1266 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2432 - loss: 32212.8613 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32212.8613"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/25 [========>.....................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 6.1035e-05 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0064 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0180 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1270 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2433 - loss: 32198.2634 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32198.2634"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/25 [=========>....................] - ETA: 3s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.0851e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0067 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0183 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1284 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2459 - loss: 32177.9382 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32177.9382"
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      "10/25 [===========>..................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.2207e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0067 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0183 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1286 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2463 - loss: 32173.6627 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32173.6627"
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      "11/25 [============>.................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.3317e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0068 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0187 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1289 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2474 - loss: 32162.9755 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32162.9755"
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      "12/25 [=============>................] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.4242e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0070 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0190 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1303 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2488 - loss: 32140.9113 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32140.9113"
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      "13/25 [==============>...............] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.3146e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0072 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0192 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1313 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2505 - loss: 32127.7348 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32127.7348"
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      "14/25 [===============>..............] - ETA: 2s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.7439e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0072 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0194 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1329 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2530 - loss: 32105.5446 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32105.5446"
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      "15/25 [=================>............] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.7904e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0073 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0197 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1340 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2543 - loss: 32095.3096 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32095.3096"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/25 [==================>...........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 1.8311e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0073 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0200 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1353 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2558 - loss: 32077.3710 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32077.3710"
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      "17/25 [===================>..........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.1542e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0073 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0201 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1362 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2572 - loss: 32060.9043 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32060.9043"
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      "18/25 [====================>.........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.1701e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0074 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0202 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1374 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2587 - loss: 32047.6133 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32047.6133"
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      "19/25 [=====================>........] - ETA: 1s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.0559e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0076 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0206 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1386 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2601 - loss: 32037.5857 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32037.5857"
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      "20/25 [=======================>......] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.4414e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0078 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0209 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1397 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2617 - loss: 32023.6788 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32023.6788"
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      "21/25 [========================>.....] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.9064e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0079 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0211 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1406 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2625 - loss: 32014.1097 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32014.1097"
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      "22/25 [=========================>....] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 2.9963e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0079 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0212 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1414 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2633 - loss: 32004.7509 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 32004.7509"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "23/25 [==========================>...] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.1844e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0080 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0215 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1425 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2651 - loss: 31993.1177 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31993.1177"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "24/25 [===========================>..] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.3569e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0082 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0220 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1438 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2667 - loss: 31977.7178 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31977.7178"
     ]
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "25/25 [==============================] - ETA: 0s - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.3000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0082 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0219 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1439 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2670 - loss: 31167.9023 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 31167.9023"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "25/25 [==============================] - 5s 193ms/step - factorized_top_k/top_1_categorical_accuracy: 3.3000e-04 - factorized_top_k/top_5_categorical_accuracy: 0.0082 - factorized_top_k/top_10_categorical_accuracy: 0.0219 - factorized_top_k/top_50_categorical_accuracy: 0.1439 - factorized_top_k/top_100_categorical_accuracy: 0.2670 - loss: 30420.3803 - regularization_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 30420.3803\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Top 3 recommendations for user 42: [b'Rent-a-Kid (1995)' b'Just Cause (1995)' b'Aristocats, The (1970)']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Create a retrieval model.\n",
    "model = MovieLensModel(user_model, movie_model, task)\n",
    "model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.5))\n",
    "\n",
    "# Train for 3 epochs.\n",
    "model.fit(ratings.batch(4096), epochs=3)\n",
    "\n",
    "# Use brute-force search to set up retrieval using the trained representations.\n",
    "index = tfrs.layers.factorized_top_k.BruteForce(model.user_model)\n",
    "index.index_from_dataset(\n",
    "    movies.batch(100).map(lambda title: (title, model.movie_model(title))))\n",
    "\n",
    "# Get some recommendations.\n",
    "_, titles = index(np.array([\"42\"]))\n",
    "print(f\"Top 3 recommendations for user 42: {titles[0, :3]}\")"
   ]
  },
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