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    "##### Copyright 2022 The TensorFlow Compression Authors."
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    "#@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."
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    "# Learned data compression"
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    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/data_compression\">\n",
    "    <img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\" />\n",
    "    View on TensorFlow.org</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/generative/data_compression.ipynb\">\n",
    "    <img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />\n",
    "    Run in Google Colab</a>\n",
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    "    <img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />\n",
    "    View source on GitHub</a>\n",
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    "  <td>\n",
    "    <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs/site/en/tutorials/generative/data_compression.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\" />Download notebook</a>\n",
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   "source": [
    "## Overview\n",
    "\n",
    "This notebook shows how to do lossy data compression using neural networks and [TensorFlow Compression](https://github.com/tensorflow/compression).\n",
    "\n",
    "Lossy compression involves making a trade-off between **rate**, the expected number of bits needed to encode a sample, and **distortion**, the expected error in the reconstruction of the sample.\n",
    "\n",
    "The examples below use an autoencoder-like model to compress images from the MNIST dataset. The method is based on the paper [End-to-end Optimized Image Compression](https://arxiv.org/abs/1611.01704).\n",
    "\n",
    "More background on learned data compression can be found in [this paper](https://arxiv.org/abs/2007.03034) targeted at people familiar with classical data compression, or [this survey](https://arxiv.org/abs/2202.06533) targeted at a machine learning audience.\n"
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    "id": "MUXex9ctTuDB"
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   "source": [
    "## Setup\n",
    "\n",
    "Install Tensorflow Compression via `pip`."
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      "Requirement already satisfied: numpy<1.28.0,>=1.21.6 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from scipy~=1.11.0->tensorflow-compression<2.18) (1.26.4)\n"
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      "Requirement already satisfied: absl-py>=1.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (2.1.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: astunparse>=1.6.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (1.6.3)\n"
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      "Requirement already satisfied: flatbuffers>=23.5.26 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (24.3.25)\n"
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      "Requirement already satisfied: gast!=0.5.0,!=0.5.1,!=0.5.2,>=0.2.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (0.6.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: google-pasta>=0.1.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (0.2.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: h5py>=2.9.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.11.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: libclang>=13.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (18.1.1)\n"
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      "Requirement already satisfied: opt-einsum>=2.3.2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.3.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: packaging in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (24.1)\n"
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: protobuf!=4.21.0,!=4.21.1,!=4.21.2,!=4.21.3,!=4.21.4,!=4.21.5,<5.0.0dev,>=3.20.3 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.20.3)\n"
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      "Requirement already satisfied: setuptools in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (72.2.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: six>=1.12.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (1.16.0)\n"
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      "Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (2.4.0)\n"
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.6 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (4.12.2)\n"
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      "Collecting wrapt<1.15,>=1.11.0 (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
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     "text": [
      "  Using cached wrapt-1.14.1-cp39-cp39-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl.metadata (6.7 kB)\n"
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      "Requirement already satisfied: tensorflow-io-gcs-filesystem>=0.23.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (0.37.1)\n"
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: grpcio<2.0,>=1.24.3 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (1.66.0rc3)\n"
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      "Collecting tensorboard<2.15,>=2.14 (from tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
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      "  Using cached tensorboard-2.14.1-py3-none-any.whl.metadata (1.7 kB)\n"
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      "  Using cached keras-2.14.0-py3-none-any.whl.metadata (2.4 kB)\n"
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: decorator in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow-probability<0.23,>=0.15->tensorflow-compression<2.18) (5.1.1)\n"
     ]
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     "text": [
      "Collecting cloudpickle>=1.3 (from tensorflow-probability<0.23,>=0.15->tensorflow-compression<2.18)\n"
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     "text": [
      "  Using cached cloudpickle-3.0.0-py3-none-any.whl.metadata (7.0 kB)\n"
     ]
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: dm-tree in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow-probability<0.23,>=0.15->tensorflow-compression<2.18) (0.1.8)\n"
     ]
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: wheel<1.0,>=0.23.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from astunparse>=1.6.0->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (0.43.0)\n"
     ]
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     "text": [
      "Collecting google-auth<3,>=1.6.3 (from tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
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     "text": [
      "  Using cached google_auth-2.33.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (4.7 kB)\n"
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      "Collecting google-auth-oauthlib<1.1,>=0.5 (from tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
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     "text": [
      "  Using cached google_auth_oauthlib-1.0.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (2.7 kB)\n"
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.6)\n"
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      "Requirement already satisfied: requests<3,>=2.21.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (2.32.3)\n"
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: tensorboard-data-server<0.8.0,>=0.7.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (0.7.2)\n"
     ]
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: werkzeug>=1.0.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.0.3)\n"
     ]
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     "text": [
      "Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (5.4.0)\n"
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      "Collecting pyasn1-modules>=0.2.1 (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
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      "  Using cached pyasn1_modules-0.4.0-py3-none-any.whl.metadata (3.4 kB)\n"
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      "Collecting rsa<5,>=3.1.4 (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Using cached rsa-4.9-py3-none-any.whl.metadata (4.2 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting requests-oauthlib>=0.7.0 (from google-auth-oauthlib<1.1,>=0.5->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Using cached requests_oauthlib-2.0.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (11 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: importlib-metadata>=4.4 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from markdown>=2.6.8->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (8.2.0)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.3.2)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.7)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (2.2.2)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests<3,>=2.21.0->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (2024.7.4)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.1.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (2.1.5)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from importlib-metadata>=4.4->markdown>=2.6.8->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18) (3.20.0)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting pyasn1<0.7.0,>=0.4.6 (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Using cached pyasn1-0.6.0-py2.py3-none-any.whl.metadata (8.3 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting oauthlib>=3.0.0 (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<1.1,>=0.5->tensorboard<2.15,>=2.14->tensorflow~=2.14.0->tensorflow-compression<2.18)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Using cached oauthlib-3.2.2-py3-none-any.whl.metadata (7.5 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached tensorflow_compression-2.14.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (262 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached scipy-1.11.4-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (36.6 MB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached tensorflow-2.14.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (489.9 MB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached ml_dtypes-0.2.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.0 MB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached tensorflow_probability-0.22.1-py2.py3-none-any.whl (6.9 MB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached cloudpickle-3.0.0-py3-none-any.whl (20 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached keras-2.14.0-py3-none-any.whl (1.7 MB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached tensorboard-2.14.1-py3-none-any.whl (5.5 MB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached tensorflow_estimator-2.14.0-py2.py3-none-any.whl (440 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached wrapt-1.14.1-cp39-cp39-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (77 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached google_auth-2.33.0-py2.py3-none-any.whl (200 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached google_auth_oauthlib-1.0.0-py2.py3-none-any.whl (18 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached pyasn1_modules-0.4.0-py3-none-any.whl (181 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached requests_oauthlib-2.0.0-py2.py3-none-any.whl (24 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached rsa-4.9-py3-none-any.whl (34 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached oauthlib-3.2.2-py3-none-any.whl (151 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using cached pyasn1-0.6.0-py2.py3-none-any.whl (85 kB)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Installing collected packages: wrapt, tensorflow-estimator, scipy, pyasn1, oauthlib, ml-dtypes, keras, cloudpickle, tensorflow-probability, rsa, requests-oauthlib, pyasn1-modules, google-auth, google-auth-oauthlib, tensorboard, tensorflow, tensorflow-compression\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Attempting uninstall: wrapt\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Found existing installation: wrapt 1.16.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Uninstalling wrapt-1.16.0:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Successfully uninstalled wrapt-1.16.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Attempting uninstall: scipy\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Found existing installation: scipy 1.13.1\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Uninstalling scipy-1.13.1:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Successfully uninstalled scipy-1.13.1\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Attempting uninstall: ml-dtypes\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Found existing installation: ml-dtypes 0.4.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Uninstalling ml-dtypes-0.4.0:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Successfully uninstalled ml-dtypes-0.4.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Attempting uninstall: keras\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Found existing installation: keras 3.5.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Uninstalling keras-3.5.0:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Successfully uninstalled keras-3.5.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Attempting uninstall: tensorboard\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Found existing installation: tensorboard 2.17.1\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Uninstalling tensorboard-2.17.1:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Successfully uninstalled tensorboard-2.17.1\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Attempting uninstall: tensorflow\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Found existing installation: tensorflow 2.17.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "    Uninstalling tensorflow-2.17.0:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "      Successfully uninstalled tensorflow-2.17.0\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[31mERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "tf-keras 2.17.0 requires tensorflow<2.18,>=2.17, but you have tensorflow 2.14.1 which is incompatible.\u001b[0m\u001b[31m\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Successfully installed cloudpickle-3.0.0 google-auth-2.33.0 google-auth-oauthlib-1.0.0 keras-2.14.0 ml-dtypes-0.2.0 oauthlib-3.2.2 pyasn1-0.6.0 pyasn1-modules-0.4.0 requests-oauthlib-2.0.0 rsa-4.9 scipy-1.11.4 tensorboard-2.14.1 tensorflow-2.14.1 tensorflow-compression-2.14.1 tensorflow-estimator-2.14.0 tensorflow-probability-0.22.1 wrapt-1.14.1\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[0m"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%bash\n",
    "# Installs the latest version of TFC compatible with the installed TF version.\n",
    "\n",
    "read MAJOR MINOR <<< \"$(pip show tensorflow | perl -p -0777 -e 's/.*Version: (\\d+)\\.(\\d+).*/\\1 \\2/sg')\"\n",
    "pip install \"tensorflow-compression<$MAJOR.$(($MINOR+1))\"\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "WfVAmHCVxpTS"
   },
   "source": [
    "Import library dependencies."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:29.375160Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:29.374867Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:32.872673Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:32.871959Z"
    },
    "id": "IqR2PQG4ZaZ0"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2024-08-16 06:46:30.122902: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9342] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n",
      "2024-08-16 06:46:30.122949: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:609] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n",
      "2024-08-16 06:46:30.122988: E tensorflow/compiler/xla/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:1518] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_compression as tfc\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wsncKT2iymgQ"
   },
   "source": [
    "## Define the trainer model.\n",
    "\n",
    "Because the model resembles an autoencoder, and we need to perform a different set of functions during training and inference, the setup is a little different from, say, a classifier.\n",
    "\n",
    "The training model consists of three parts:\n",
    "- the **analysis** (or encoder) transform, converting from the image into a latent space,\n",
    "- the **synthesis** (or decoder) transform, converting from the latent space back into image space, and\n",
    "- a **prior** and entropy model, modeling the marginal probabilities of the latents.\n",
    "\n",
    "First, define the transforms:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:32.877370Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:32.876726Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:32.882260Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:32.881634Z"
    },
    "id": "8yZESLgW-vp1"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def make_analysis_transform(latent_dims):\n",
    "  \"\"\"Creates the analysis (encoder) transform.\"\"\"\n",
    "  return tf.keras.Sequential([\n",
    "      tf.keras.layers.Conv2D(\n",
    "          20, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n",
    "          activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_1\"),\n",
    "      tf.keras.layers.Conv2D(\n",
    "          50, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n",
    "          activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_2\"),\n",
    "      tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "      tf.keras.layers.Dense(\n",
    "          500, use_bias=True, activation=\"leaky_relu\", name=\"fc_1\"),\n",
    "      tf.keras.layers.Dense(\n",
    "          latent_dims, use_bias=True, activation=None, name=\"fc_2\"),\n",
    "  ], name=\"analysis_transform\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:32.885047Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:32.884824Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:32.889694Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:32.889092Z"
    },
    "id": "2sHdYBzF2xcu"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def make_synthesis_transform():\n",
    "  \"\"\"Creates the synthesis (decoder) transform.\"\"\"\n",
    "  return tf.keras.Sequential([\n",
    "      tf.keras.layers.Dense(\n",
    "          500, use_bias=True, activation=\"leaky_relu\", name=\"fc_1\"),\n",
    "      tf.keras.layers.Dense(\n",
    "          2450, use_bias=True, activation=\"leaky_relu\", name=\"fc_2\"),\n",
    "      tf.keras.layers.Reshape((7, 7, 50)),\n",
    "      tf.keras.layers.Conv2DTranspose(\n",
    "          20, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n",
    "          activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_1\"),\n",
    "      tf.keras.layers.Conv2DTranspose(\n",
    "          1, 5, use_bias=True, strides=2, padding=\"same\",\n",
    "          activation=\"leaky_relu\", name=\"conv_2\"),\n",
    "  ], name=\"synthesis_transform\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "lYC8tHhkxTlK"
   },
   "source": [
    "The trainer holds an instance of both transforms, as well as the parameters of the prior.\n",
    "\n",
    "Its `call` method is set up to compute:\n",
    "- **rate**, an estimate of the number of bits needed to represent the batch of digits, and\n",
    "- **distortion**, the mean absolute difference between the pixels of the original digits and their reconstructions.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:32.892858Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:32.892465Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:32.898905Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:32.898348Z"
    },
    "id": "ROn2DbzsBirI"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class MNISTCompressionTrainer(tf.keras.Model):\n",
    "  \"\"\"Model that trains a compressor/decompressor for MNIST.\"\"\"\n",
    "\n",
    "  def __init__(self, latent_dims):\n",
    "    super().__init__()\n",
    "    self.analysis_transform = make_analysis_transform(latent_dims)\n",
    "    self.synthesis_transform = make_synthesis_transform()\n",
    "    self.prior_log_scales = tf.Variable(tf.zeros((latent_dims,)))\n",
    "\n",
    "  @property\n",
    "  def prior(self):\n",
    "    return tfc.NoisyLogistic(loc=0., scale=tf.exp(self.prior_log_scales))\n",
    "\n",
    "  def call(self, x, training):\n",
    "    \"\"\"Computes rate and distortion losses.\"\"\"\n",
    "    # Ensure inputs are floats in the range (0, 1).\n",
    "    x = tf.cast(x, self.compute_dtype) / 255.\n",
    "    x = tf.reshape(x, (-1, 28, 28, 1))\n",
    "\n",
    "    # Compute latent space representation y, perturb it and model its entropy,\n",
    "    # then compute the reconstructed pixel-level representation x_hat.\n",
    "    y = self.analysis_transform(x)\n",
    "    entropy_model = tfc.ContinuousBatchedEntropyModel(\n",
    "        self.prior, coding_rank=1, compression=False)\n",
    "    y_tilde, rate = entropy_model(y, training=training)\n",
    "    x_tilde = self.synthesis_transform(y_tilde)\n",
    "\n",
    "    # Average number of bits per MNIST digit.\n",
    "    rate = tf.reduce_mean(rate)\n",
    "\n",
    "    # Mean absolute difference across pixels.\n",
    "    distortion = tf.reduce_mean(abs(x - x_tilde))\n",
    "\n",
    "    return dict(rate=rate, distortion=distortion)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "vEXbp9RV3kRX"
   },
   "source": [
    "### Compute rate and distortion.\n",
    "\n",
    "Let's walk through this step by step, using one image from the training set. Load the MNIST dataset for training and validation:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:32.902312Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:32.901730Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:34.216986Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:34.216317Z"
    },
    "id": "7FV99WTrIBen"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2024-08-16 06:46:34.105151: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:2211] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform.\n",
      "Skipping registering GPU devices...\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "training_dataset, validation_dataset = tfds.load(\n",
    "    \"mnist\",\n",
    "    split=[\"train\", \"test\"],\n",
    "    shuffle_files=True,\n",
    "    as_supervised=True,\n",
    "    with_info=False,\n",
    ")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "SwKgNTg_QfjH"
   },
   "source": [
    "And extract one image $x$:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:34.220850Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:34.220280Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:34.515966Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:34.515133Z"
    },
    "id": "O-BSdeHcPBBf"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Data type: <dtype: 'uint8'>\n",
      "Shape: (28, 28, 1)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2024-08-16 06:46:34.371046: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:854] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
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    "plt.imshow(tf.squeeze(x))\n",
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    "To get the latent representation $y$, we need to cast it to `float32`, add a batch dimension, and pass it through the analysis transform."
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     "text": [
      "y: tf.Tensor(\n",
      "[[-0.03515958 -0.04426444  0.02830836 -0.00623044  0.00728801 -0.01185333\n",
      "  -0.06493839  0.02908771 -0.05313966 -0.01150604]], shape=(1, 10), dtype=float32)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "x = tf.cast(x, tf.float32) / 255.\n",
    "x = tf.reshape(x, (-1, 28, 28, 1))\n",
    "y = make_analysis_transform(10)(x)\n",
    "\n",
    "print(\"y:\", y)\n"
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   "source": [
    "The latents will be quantized at test time. To model this in a differentiable way during training, we add uniform noise in the interval $(-.5, .5)$ and call the result $\\tilde y$. This is the same terminology as used in the paper [End-to-end Optimized Image Compression](https://arxiv.org/abs/1611.01704)."
   ]
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      "y_tilde: tf.Tensor(\n",
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       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
      ]
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     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "prior = tfc.NoisyLogistic(loc=0., scale=tf.linspace(.01, 2., 10))\n",
    "\n",
    "_ = tf.linspace(-6., 6., 501)[:, None]\n",
    "plt.plot(_, prior.prob(_));\n"
   ]
  },
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   "metadata": {
    "id": "2NSWtBZmUvVY"
   },
   "source": [
    "During training, `tfc.ContinuousBatchedEntropyModel` adds uniform noise, and uses the noise and the prior to compute a (differentiable) upper bound on the rate (the average number of bits necessary to encode the latent representation). That bound can be minimized as a loss."
   ]
  },
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   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:34.807382Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:34.806804Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:34.819202Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:34.818612Z"
    },
    "id": "hFuGlyJuThBC"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "rate: tf.Tensor([18.123432], shape=(1,), dtype=float32)\n",
      "y_tilde: tf.Tensor(\n",
      "[[ 0.2644348   0.00915181  0.23324046 -0.40824887  0.424091    0.3612876\n",
      "   0.02335981  0.2968393  -0.1207529   0.05890064]], shape=(1, 10), dtype=float32)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "entropy_model = tfc.ContinuousBatchedEntropyModel(\n",
    "    prior, coding_rank=1, compression=False)\n",
    "y_tilde, rate = entropy_model(y, training=True)\n",
    "\n",
    "print(\"rate:\", rate)\n",
    "print(\"y_tilde:\", y_tilde)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Cyr8DGgmWd32"
   },
   "source": [
    "Lastly, the noisy latents are passed back through the synthesis transform to produce an image reconstruction $\\tilde x$. Distortion is the error between original image and reconstruction. Obviously, with the transforms untrained, the reconstruction is not very useful."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:34.822574Z",
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     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:35.009634Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:35.008995Z"
    },
    "id": "gtmI0xGEVym0"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "distortion: tf.Tensor(0.17096801, shape=(), dtype=float32)\n",
      "Data type: <dtype: 'uint8'>\n",
      "Shape: (28, 28, 1)\n"
     ]
    },
    {
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      "text/plain": [
       "<Figure size 640x480 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {},
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "x_tilde = make_synthesis_transform()(y_tilde)\n",
    "\n",
    "# Mean absolute difference across pixels.\n",
    "distortion = tf.reduce_mean(abs(x - x_tilde))\n",
    "print(\"distortion:\", distortion)\n",
    "\n",
    "x_tilde = tf.saturate_cast(x_tilde[0] * 255, tf.uint8)\n",
    "plt.imshow(tf.squeeze(x_tilde))\n",
    "print(f\"Data type: {x_tilde.dtype}\")\n",
    "print(f\"Shape: {x_tilde.shape}\")\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "UVz3I7E8ecij"
   },
   "source": [
    "For every batch of digits, calling the `MNISTCompressionTrainer` produces the rate and distortion as an average over that batch:\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:35.013345Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:35.012868Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:35.302519Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:35.301747Z"
    },
    "id": "ICJnjj1LeB8L"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "rate:  tf.Tensor(20.296253, shape=(), dtype=float32)\n",
      "distortion:  tf.Tensor(0.14659302, shape=(), dtype=float32)\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2024-08-16 06:46:35.159201: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:854] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "(example_batch, _), = validation_dataset.batch(32).take(1)\n",
    "trainer = MNISTCompressionTrainer(10)\n",
    "example_output = trainer(example_batch)\n",
    "\n",
    "print(\"rate: \", example_output[\"rate\"])\n",
    "print(\"distortion: \", example_output[\"distortion\"])\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "lgdfRtmee5Mn"
   },
   "source": [
    "In the next section, we set up the model to do gradient descent on these two losses."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "fKGVwv5MAq6w"
   },
   "source": [
    "## Train the model.\n",
    "\n",
    "We compile the trainer in a way that it optimizes the rate–distortion Lagrangian, that is, a sum of rate and distortion, where one of the terms is weighted by Lagrange parameter $\\lambda$.\n",
    "\n",
    "This loss function affects the different parts of the model differently:\n",
    "- The analysis transform is trained to produce a latent representation that achieves the desired trade-off between rate and distortion.\n",
    "- The synthesis transform is trained to minimize distortion, given the latent representation.\n",
    "- The parameters of the prior are trained to minimize the rate given the latent representation. This is identical to fitting the prior to the marginal distribution of latents in a maximum likelihood sense."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:35.306731Z",
     "iopub.status.busy": "2024-08-16T06:46:35.306477Z",
     "iopub.status.idle": "2024-08-16T06:46:35.311064Z",
     "shell.execute_reply": "2024-08-16T06:46:35.310443Z"
    },
    "id": "k5mm1aDkcgAf"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def pass_through_loss(_, x):\n",
    "  # Since rate and distortion are unsupervised, the loss doesn't need a target.\n",
    "  return x\n",
    "\n",
    "def make_mnist_compression_trainer(lmbda, latent_dims=50):\n",
    "  trainer = MNISTCompressionTrainer(latent_dims)\n",
    "  trainer.compile(\n",
    "    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3),\n",
    "    # Just pass through rate and distortion as losses/metrics.\n",
    "    loss=dict(rate=pass_through_loss, distortion=pass_through_loss),\n",
    "    metrics=dict(rate=pass_through_loss, distortion=pass_through_loss),\n",
    "    loss_weights=dict(rate=1., distortion=lmbda),\n",
    "  )\n",
    "  return trainer\n"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "DPwd4DTs3Mfr"
   },
   "source": [
    "Next, train the model. The human annotations are not necessary here, since we just want to compress the images, so we drop them using a `map` and instead add \"dummy\" targets for rate and distortion."
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2024-08-16T06:46:35.314591Z",
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    "id": "QNBpCTgzAV7M"
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     "text": [
      "Epoch 1/15\n"
     ]
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     "text": [
      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 20:30 - loss: 350.3091 - distortion_loss: 0.1237 - rate_loss: 102.9188 - distortion_pass_through_loss: 0.1237 - rate_pass_through_loss: 102.9188"
     ]
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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\r",
      "  3/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 361.2815 - distortion_loss: 0.1292 - rate_loss: 102.9133 - distortion_pass_through_loss: 0.1292 - rate_pass_through_loss: 102.9133  "
     ]
    },
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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\r",
      "  6/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 365.3575 - distortion_loss: 0.1313 - rate_loss: 102.7866 - distortion_pass_through_loss: 0.1313 - rate_pass_through_loss: 102.7866"
     ]
    },
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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\r",
      "  9/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 366.6797 - distortion_loss: 0.1320 - rate_loss: 102.6677 - distortion_pass_through_loss: 0.1320 - rate_pass_through_loss: 102.6677"
     ]
    },
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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\r",
      " 12/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 366.0358 - distortion_loss: 0.1317 - rate_loss: 102.5753 - distortion_pass_through_loss: 0.1317 - rate_pass_through_loss: 102.5753"
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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\r",
      " 15/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 362.6654 - distortion_loss: 0.1300 - rate_loss: 102.6425 - distortion_pass_through_loss: 0.1300 - rate_pass_through_loss: 102.6425 "
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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\r",
      " 18/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 361.0542 - distortion_loss: 0.1292 - rate_loss: 102.7403 - distortion_pass_through_loss: 0.1292 - rate_pass_through_loss: 102.7403"
     ]
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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\r",
      " 21/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 359.3939 - distortion_loss: 0.1283 - rate_loss: 102.6986 - distortion_pass_through_loss: 0.1283 - rate_pass_through_loss: 102.6986"
     ]
    },
    {
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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\r",
      " 24/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 357.1002 - distortion_loss: 0.1272 - rate_loss: 102.7243 - distortion_pass_through_loss: 0.1272 - rate_pass_through_loss: 102.7243"
     ]
    },
    {
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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\r",
      " 27/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 355.1216 - distortion_loss: 0.1262 - rate_loss: 102.8079 - distortion_pass_through_loss: 0.1262 - rate_pass_through_loss: 102.8079"
     ]
    },
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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\r",
      " 30/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 352.1895 - distortion_loss: 0.1247 - rate_loss: 102.8825 - distortion_pass_through_loss: 0.1247 - rate_pass_through_loss: 102.8825"
     ]
    },
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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\r",
      " 33/469 [=>............................] - ETA: 9s - loss: 349.1003 - distortion_loss: 0.1231 - rate_loss: 102.9673 - distortion_pass_through_loss: 0.1231 - rate_pass_through_loss: 102.9673"
     ]
    },
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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\r",
      " 36/469 [=>............................] - ETA: 9s - loss: 345.7501 - distortion_loss: 0.1214 - rate_loss: 103.0233 - distortion_pass_through_loss: 0.1214 - rate_pass_through_loss: 103.0233"
     ]
    },
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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\r",
      " 39/469 [=>............................] - ETA: 9s - loss: 342.0116 - distortion_loss: 0.1195 - rate_loss: 103.1108 - distortion_pass_through_loss: 0.1195 - rate_pass_through_loss: 103.1108"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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      "132/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 276.1412 - distortion_loss: 0.0861 - rate_loss: 103.8907 - distortion_pass_through_loss: 0.0861 - rate_pass_through_loss: 103.8907"
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      "135/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 274.8774 - distortion_loss: 0.0855 - rate_loss: 103.8900 - distortion_pass_through_loss: 0.0855 - rate_pass_through_loss: 103.8900"
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      "138/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 273.6785 - distortion_loss: 0.0849 - rate_loss: 103.9027 - distortion_pass_through_loss: 0.0849 - rate_pass_through_loss: 103.9027"
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      "144/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 271.3813 - distortion_loss: 0.0837 - rate_loss: 103.9079 - distortion_pass_through_loss: 0.0837 - rate_pass_through_loss: 103.9079"
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      "267/469 [================>.............] - ETA: 4s - loss: 240.5835 - distortion_loss: 0.0687 - rate_loss: 103.1021 - distortion_pass_through_loss: 0.0687 - rate_pass_through_loss: 103.1021"
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      "270/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 240.0640 - distortion_loss: 0.0685 - rate_loss: 103.0663 - distortion_pass_through_loss: 0.0685 - rate_pass_through_loss: 103.0663"
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      "273/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 239.5648 - distortion_loss: 0.0683 - rate_loss: 103.0322 - distortion_pass_through_loss: 0.0683 - rate_pass_through_loss: 103.0322"
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      "276/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 239.0760 - distortion_loss: 0.0680 - rate_loss: 103.0017 - distortion_pass_through_loss: 0.0680 - rate_pass_through_loss: 103.0017"
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      "279/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 238.5914 - distortion_loss: 0.0678 - rate_loss: 102.9632 - distortion_pass_through_loss: 0.0678 - rate_pass_through_loss: 102.9632"
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      "282/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 238.1212 - distortion_loss: 0.0676 - rate_loss: 102.9265 - distortion_pass_through_loss: 0.0676 - rate_pass_through_loss: 102.9265"
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      "285/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 237.6912 - distortion_loss: 0.0674 - rate_loss: 102.8914 - distortion_pass_through_loss: 0.0674 - rate_pass_through_loss: 102.8914"
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      "288/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 237.2061 - distortion_loss: 0.0672 - rate_loss: 102.8480 - distortion_pass_through_loss: 0.0672 - rate_pass_through_loss: 102.8480"
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      "312/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 233.7067 - distortion_loss: 0.0656 - rate_loss: 102.5244 - distortion_pass_through_loss: 0.0656 - rate_pass_through_loss: 102.5244"
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      "315/469 [===================>..........] - ETA: 3s - loss: 233.3045 - distortion_loss: 0.0654 - rate_loss: 102.4856 - distortion_pass_through_loss: 0.0654 - rate_pass_through_loss: 102.4856"
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      "318/469 [===================>..........] - ETA: 3s - loss: 232.8988 - distortion_loss: 0.0652 - rate_loss: 102.4460 - distortion_pass_through_loss: 0.0652 - rate_pass_through_loss: 102.4460"
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      "321/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 232.4736 - distortion_loss: 0.0650 - rate_loss: 102.4060 - distortion_pass_through_loss: 0.0650 - rate_pass_through_loss: 102.4060"
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      "324/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 232.0741 - distortion_loss: 0.0649 - rate_loss: 102.3652 - distortion_pass_through_loss: 0.0649 - rate_pass_through_loss: 102.3652"
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      "327/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 231.6749 - distortion_loss: 0.0647 - rate_loss: 102.3235 - distortion_pass_through_loss: 0.0647 - rate_pass_through_loss: 102.3235"
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      "330/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 231.2936 - distortion_loss: 0.0645 - rate_loss: 102.2858 - distortion_pass_through_loss: 0.0645 - rate_pass_through_loss: 102.2858"
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      "333/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 230.9049 - distortion_loss: 0.0643 - rate_loss: 102.2424 - distortion_pass_through_loss: 0.0643 - rate_pass_through_loss: 102.2424"
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      "405/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 222.6428 - distortion_loss: 0.0607 - rate_loss: 101.1715 - distortion_pass_through_loss: 0.0607 - rate_pass_through_loss: 101.1715"
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      "414/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 221.7591 - distortion_loss: 0.0604 - rate_loss: 101.0279 - distortion_pass_through_loss: 0.0604 - rate_pass_through_loss: 101.0279"
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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\r",
      "447/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 218.7029 - distortion_loss: 0.0591 - rate_loss: 100.4885 - distortion_pass_through_loss: 0.0591 - rate_pass_through_loss: 100.4885"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "450/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 218.4362 - distortion_loss: 0.0590 - rate_loss: 100.4399 - distortion_pass_through_loss: 0.0590 - rate_pass_through_loss: 100.4399"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "453/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 218.1598 - distortion_loss: 0.0589 - rate_loss: 100.3905 - distortion_pass_through_loss: 0.0589 - rate_pass_through_loss: 100.3905"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "456/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 217.8920 - distortion_loss: 0.0588 - rate_loss: 100.3416 - distortion_pass_through_loss: 0.0588 - rate_pass_through_loss: 100.3416"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "459/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 217.6357 - distortion_loss: 0.0587 - rate_loss: 100.2922 - distortion_pass_through_loss: 0.0587 - rate_pass_through_loss: 100.2922"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "462/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 217.3841 - distortion_loss: 0.0586 - rate_loss: 100.2438 - distortion_pass_through_loss: 0.0586 - rate_pass_through_loss: 100.2438"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "465/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 217.1358 - distortion_loss: 0.0585 - rate_loss: 100.1956 - distortion_pass_through_loss: 0.0585 - rate_pass_through_loss: 100.1956"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "468/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 216.8709 - distortion_loss: 0.0584 - rate_loss: 100.1461 - distortion_pass_through_loss: 0.0584 - rate_pass_through_loss: 100.1461"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:absl:Computing quantization offsets using offset heuristic within a tf.function. Ideally, the offset heuristic should only be used to determine offsets once after training. Depending on the prior, estimating the offset might be computationally expensive.\n"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "469/469 [==============================] - 13s 22ms/step - loss: 216.7950 - distortion_loss: 0.0583 - rate_loss: 100.1332 - distortion_pass_through_loss: 0.0583 - rate_pass_through_loss: 100.1289 - val_loss: 176.3082 - val_distortion_loss: 0.0421 - val_rate_loss: 92.0145 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0421 - val_rate_pass_through_loss: 92.0216\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "Epoch 2/15\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 170.3036 - distortion_loss: 0.0392 - rate_loss: 91.8305 - distortion_pass_through_loss: 0.0392 - rate_pass_through_loss: 91.8305"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 176.0688 - distortion_loss: 0.0421 - rate_loss: 91.8658 - distortion_pass_through_loss: 0.0421 - rate_pass_through_loss: 91.8658 "
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 176.8407 - distortion_loss: 0.0424 - rate_loss: 91.9965 - distortion_pass_through_loss: 0.0424 - rate_pass_through_loss: 91.9965"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 177.5666 - distortion_loss: 0.0428 - rate_loss: 92.0619 - distortion_pass_through_loss: 0.0428 - rate_pass_through_loss: 92.0619"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 177.0558 - distortion_loss: 0.0425 - rate_loss: 91.9618 - distortion_pass_through_loss: 0.0425 - rate_pass_through_loss: 91.9618"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 176.6483 - distortion_loss: 0.0424 - rate_loss: 91.9268 - distortion_pass_through_loss: 0.0424 - rate_pass_through_loss: 91.9268"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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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\r",
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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\r",
      "154/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 172.5252 - distortion_loss: 0.0416 - rate_loss: 89.2693 - distortion_pass_through_loss: 0.0416 - rate_pass_through_loss: 89.2693"
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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\r",
      "157/469 [=========>....................] - ETA: 6s - loss: 172.4351 - distortion_loss: 0.0416 - rate_loss: 89.2194 - distortion_pass_through_loss: 0.0416 - rate_pass_through_loss: 89.2194"
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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\r",
      "160/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 172.3835 - distortion_loss: 0.0416 - rate_loss: 89.1713 - distortion_pass_through_loss: 0.0416 - rate_pass_through_loss: 89.1713"
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      "163/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 172.2805 - distortion_loss: 0.0416 - rate_loss: 89.1106 - distortion_pass_through_loss: 0.0416 - rate_pass_through_loss: 89.1106"
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      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 172.2175 - distortion_loss: 0.0416 - rate_loss: 89.0517 - distortion_pass_through_loss: 0.0416 - rate_pass_through_loss: 89.0517"
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      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 172.1552 - distortion_loss: 0.0416 - rate_loss: 89.0016 - distortion_pass_through_loss: 0.0416 - rate_pass_through_loss: 89.0016"
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      "172/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 172.0424 - distortion_loss: 0.0415 - rate_loss: 88.9462 - distortion_pass_through_loss: 0.0415 - rate_pass_through_loss: 88.9462"
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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\r",
      "289/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 169.2099 - distortion_loss: 0.0412 - rate_loss: 86.8908 - distortion_pass_through_loss: 0.0412 - rate_pass_through_loss: 86.8908"
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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\r",
      "424/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 166.1945 - distortion_loss: 0.0408 - rate_loss: 84.6502 - distortion_pass_through_loss: 0.0408 - rate_pass_through_loss: 84.6502"
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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\r",
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      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 166.0894 - distortion_loss: 0.0408 - rate_loss: 84.5570 - distortion_pass_through_loss: 0.0408 - rate_pass_through_loss: 84.5570"
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      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 165.9696 - distortion_loss: 0.0408 - rate_loss: 84.4615 - distortion_pass_through_loss: 0.0408 - rate_pass_through_loss: 84.4615"
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      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 165.9099 - distortion_loss: 0.0407 - rate_loss: 84.4142 - distortion_pass_through_loss: 0.0407 - rate_pass_through_loss: 84.4142"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 165.3472 - distortion_loss: 0.0407 - rate_loss: 83.9473 - distortion_pass_through_loss: 0.0407 - rate_pass_through_loss: 83.9427"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 165.3472 - distortion_loss: 0.0407 - rate_loss: 83.9473 - distortion_pass_through_loss: 0.0407 - rate_pass_through_loss: 83.9427 - val_loss: 155.3631 - val_distortion_loss: 0.0397 - val_rate_loss: 75.9290 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0397 - val_rate_pass_through_loss: 75.9372\n"
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      "Epoch 3/15\n"
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 150.3190 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 76.1751 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 76.1751"
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      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 154.4831 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 76.4059 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 76.4059 "
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 155.9625 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 76.6158 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 76.6158"
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      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 156.7444 - distortion_loss: 0.0400 - rate_loss: 76.6467 - distortion_pass_through_loss: 0.0400 - rate_pass_through_loss: 76.6467"
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      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 156.3486 - distortion_loss: 0.0400 - rate_loss: 76.4215 - distortion_pass_through_loss: 0.0400 - rate_pass_through_loss: 76.4215"
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      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 155.8877 - distortion_loss: 0.0398 - rate_loss: 76.3389 - distortion_pass_through_loss: 0.0398 - rate_pass_through_loss: 76.3389"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 156.3021 - distortion_loss: 0.0400 - rate_loss: 76.3679 - distortion_pass_through_loss: 0.0400 - rate_pass_through_loss: 76.3679"
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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\r",
      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 156.1606 - distortion_loss: 0.0399 - rate_loss: 76.2799 - distortion_pass_through_loss: 0.0399 - rate_pass_through_loss: 76.2799"
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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\r",
      " 34/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 156.1545 - distortion_loss: 0.0400 - rate_loss: 76.2262 - distortion_pass_through_loss: 0.0400 - rate_pass_through_loss: 76.2262"
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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\r",
      " 37/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 155.9072 - distortion_loss: 0.0399 - rate_loss: 76.1294 - distortion_pass_through_loss: 0.0399 - rate_pass_through_loss: 76.1294"
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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\r",
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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\r",
      "130/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 154.2323 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.8456 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.8456"
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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\r",
      "133/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 154.1488 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.8038 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.8038"
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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\r",
      "136/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 154.0876 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.7675 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.7675"
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      "139/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 154.0941 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.7436 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.7436"
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      "142/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 154.0401 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.7100 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.7100"
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      "145/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 153.9933 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.6770 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.6770"
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      "148/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 153.9661 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.6416 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.6416"
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      "172/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 153.7079 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 74.3597 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 74.3597"
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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\r",
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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\r",
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      "235/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 152.9660 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 73.6321 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 73.6321"
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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\r",
      "265/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 152.6150 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 73.3041 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 73.3041"
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      "271/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 152.5596 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 73.2341 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 73.2341"
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      "277/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 152.5177 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 73.1654 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 73.1654"
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      "280/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 152.4716 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 73.1304 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 73.1304"
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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\r",
      "310/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 152.1980 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 72.7892 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 72.7892"
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      "316/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 152.1377 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 72.7296 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 72.7296"
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      "322/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 152.0625 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 72.6672 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 72.6672"
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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\r",
      "400/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 151.1584 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 71.8444 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 71.8444"
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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\r",
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      "406/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 151.0623 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.7768 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.7768"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 150.6376 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.3747 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.3747"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 150.6211 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.3461 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.3461"
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 150.5871 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.3150 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.3150"
     ]
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 150.5545 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.2870 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.2870"
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    {
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 150.5235 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.2593 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.2593"
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    {
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 150.4996 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.2281 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.2281"
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    },
    {
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 150.4738 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.1989 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.1989"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 150.4546 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.1732 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.1732"
     ]
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 150.4180 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.1453 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.1426"
     ]
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    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 9s 20ms/step - loss: 150.4180 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 71.1453 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 71.1426 - val_loss: 144.3111 - val_distortion_loss: 0.0401 - val_rate_loss: 64.0771 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0401 - val_rate_pass_through_loss: 64.0679\n"
     ]
    },
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      "Epoch 4/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 139.6801 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 65.3399 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 65.3399"
     ]
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 144.0957 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 65.9529 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 65.9529 "
     ]
    },
    {
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 145.3451 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 66.3615 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 66.3615"
     ]
    },
    {
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 146.0751 - distortion_loss: 0.0399 - rate_loss: 66.3552 - distortion_pass_through_loss: 0.0399 - rate_pass_through_loss: 66.3552"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 145.5751 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 66.2273 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 66.2273"
     ]
    },
    {
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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\r",
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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\r",
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      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 145.6309 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 66.3054 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 66.3054"
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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\r",
      " 61/469 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 145.4322 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 66.0317 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 66.0317"
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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\r",
      "151/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 144.3582 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.2067 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.2067"
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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\r",
      "154/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 144.3632 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.1902 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.1902"
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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\r",
      "157/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 144.3359 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.1781 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.1781"
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      "160/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 144.3366 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.1642 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.1642"
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      "163/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 144.2858 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.1424 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.1424"
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      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 144.2774 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.1210 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.1210"
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      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 144.2707 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 65.0924 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 65.0924"
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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\r",
      "196/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 144.1083 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 64.9361 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 64.9361"
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      "202/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 144.0020 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 64.8811 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 64.8811"
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      "205/469 [============>.................] - ETA: 5s - loss: 143.9650 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 64.8557 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 64.8557"
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      "208/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 143.9213 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.8313 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.8313"
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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\r",
      "241/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 143.6600 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.6082 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.6082"
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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\r",
      "286/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 143.4384 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 64.3187 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 64.3187"
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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\r",
      "289/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 143.4189 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 64.3023 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 64.3023"
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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\r",
      "292/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 143.3734 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.2823 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.2823"
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      "295/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 143.3410 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.2598 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.2598"
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      "298/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 143.3052 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.2301 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.2301"
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      "301/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 143.3004 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.2133 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.2133"
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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\r",
      "331/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 143.1075 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.0167 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.0167"
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      "334/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 143.0974 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 64.0071 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 64.0071"
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      "337/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 143.0783 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.9929 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.9929"
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      "340/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 143.0543 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.9694 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.9694"
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      "343/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 143.0165 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.9491 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.9491"
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      "346/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 142.9793 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.9264 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.9264"
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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\r",
      "421/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 142.4238 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.4482 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.4482"
     ]
    },
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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\r",
      "424/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 142.3922 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.4285 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.4285"
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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\r",
      "427/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 142.3894 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.4092 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.4092"
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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\r",
      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 142.3872 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.3981 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.3981"
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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\r",
      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 142.3786 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.3825 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.3825"
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 142.3579 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.3646 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.3646"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 142.3406 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.3449 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.3449"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 142.3245 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.3232 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.3232"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 142.2974 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.3022 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.3022"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 142.2903 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.2837 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.2837"
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 142.2673 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.2693 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.2693"
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 142.2461 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.2519 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.2519"
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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\r",
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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\r",
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 142.1833 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.1995 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.1995"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 142.1736 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.1843 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.1843"
     ]
    },
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 142.1455 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.1692 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.1674"
     ]
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    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 9s 20ms/step - loss: 142.1455 - distortion_loss: 0.0395 - rate_loss: 63.1692 - distortion_pass_through_loss: 0.0395 - rate_pass_through_loss: 63.1674 - val_loss: 136.5376 - val_distortion_loss: 0.0404 - val_rate_loss: 55.8161 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0404 - val_rate_pass_through_loss: 55.8286\n"
     ]
    },
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      "Epoch 5/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 133.0973 - distortion_loss: 0.0365 - rate_loss: 60.0801 - distortion_pass_through_loss: 0.0365 - rate_pass_through_loss: 60.0801"
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 137.7421 - distortion_loss: 0.0389 - rate_loss: 59.9802 - distortion_pass_through_loss: 0.0389 - rate_pass_through_loss: 59.9802 "
     ]
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 138.9849 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 60.4061 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 60.4061"
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 139.6147 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.5124 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.5124"
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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\r",
      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 138.9110 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 60.3181 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 60.3181"
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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\r",
      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 138.6907 - distortion_loss: 0.0392 - rate_loss: 60.2840 - distortion_pass_through_loss: 0.0392 - rate_pass_through_loss: 60.2840"
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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\r",
      " 19/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 138.9705 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 60.3415 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 60.3415"
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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\r",
      " 22/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 139.5188 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.2681 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.2681"
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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\r",
      " 25/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 139.5208 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.2847 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.2847"
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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\r",
      " 28/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 139.6833 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 60.3069 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 60.3069"
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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\r",
      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 139.5476 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.2770 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.2770"
     ]
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    {
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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\r",
      " 34/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 139.6598 - distortion_loss: 0.0397 - rate_loss: 60.2690 - distortion_pass_through_loss: 0.0397 - rate_pass_through_loss: 60.2690"
     ]
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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\r",
      " 37/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 139.3944 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.2150 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.2150"
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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\r",
      " 40/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 139.3244 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.1747 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.1747"
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      " 43/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 139.3378 - distortion_loss: 0.0396 - rate_loss: 60.1152 - distortion_pass_through_loss: 0.0396 - rate_pass_through_loss: 60.1152"
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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\r",
      "127/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 138.3615 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 59.7426 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 59.7426"
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      "130/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 138.3227 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 59.7123 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 59.7123"
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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\r",
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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\r",
      "217/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 137.9683 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 59.3527 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 59.3527"
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      "220/469 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 137.9550 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 59.3360 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 59.3360"
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      "229/469 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 137.9128 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 59.3001 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 59.3001"
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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\r",
      "307/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 137.6035 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.9873 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.9873"
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      "310/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 137.5930 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.9828 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.9828"
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      "313/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 137.5827 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.9787 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.9787"
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      "316/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 137.5706 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.9649 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.9649"
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      "319/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 137.5501 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.9523 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.9523"
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      "364/469 [======================>.......] - ETA: 2s - loss: 137.3991 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.7795 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.7795"
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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\r",
      "397/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 137.2295 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.6540 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.6540"
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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\r",
      "400/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 137.2096 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.6433 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.6433"
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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\r",
      "403/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 137.1651 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.6292 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.6292"
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      "406/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 137.1479 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.6151 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.6151"
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      "409/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 137.1315 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.5968 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.5968"
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      "412/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 137.1231 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.5903 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.5903"
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      "415/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 137.1147 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.5793 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.5793"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 137.0336 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.5015 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.5015"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 137.0234 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4885 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4885"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 137.0073 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4742 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4742"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 137.0129 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4680 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4680"
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 137.0018 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4604 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4604"
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    {
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 136.9900 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4528 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4528"
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    {
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 136.9822 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4435 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4435"
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    {
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 136.9713 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4308 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4308"
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    {
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 136.9564 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4181 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4181"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 136.9513 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.4108 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.4108"
     ]
    },
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 136.9274 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.3971 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.3959"
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    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 136.9274 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 58.3971 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 58.3959 - val_loss: 131.0551 - val_distortion_loss: 0.0407 - val_rate_loss: 49.5784 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0407 - val_rate_pass_through_loss: 49.5649\n"
     ]
    },
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      "Epoch 6/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 14s - loss: 128.6754 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 55.5457 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 55.5457"
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 133.1813 - distortion_loss: 0.0383 - rate_loss: 56.4825 - distortion_pass_through_loss: 0.0383 - rate_pass_through_loss: 56.4825 "
     ]
    },
    {
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 134.9210 - distortion_loss: 0.0389 - rate_loss: 57.0449 - distortion_pass_through_loss: 0.0389 - rate_pass_through_loss: 57.0449"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 135.5942 - distortion_loss: 0.0393 - rate_loss: 56.9018 - distortion_pass_through_loss: 0.0393 - rate_pass_through_loss: 56.9018"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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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\r",
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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\r",
      "148/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 134.3179 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1921 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1921"
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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\r",
      "151/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 134.3001 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1872 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1872"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 5s - loss: 134.3100 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1934 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1934"
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      "157/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 134.3060 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1846 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1846"
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      "160/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 134.3116 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1642 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1642"
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      "163/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 134.2792 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1548 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1548"
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      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 134.3036 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1552 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1552"
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      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 134.3121 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1471 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1471"
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      "175/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 134.2718 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.1243 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.1243"
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      "190/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 134.2246 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.0967 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.0967"
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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\r",
      "193/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 134.2354 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 56.0974 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 56.0974"
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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\r",
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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\r",
      "238/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 133.9978 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.9523 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.9523"
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      "244/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 133.9775 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.9242 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.9242"
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      "253/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 133.9940 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.9115 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.9115"
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      "265/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 133.9246 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.8799 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.8799"
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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\r",
      "283/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 133.9243 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.8479 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.8479"
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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\r",
      "286/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 133.9133 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.8375 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.8375"
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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\r",
      "289/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 133.9000 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.8343 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.8343"
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      "295/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 133.8447 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.8200 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.8200"
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      "298/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 133.8291 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.8064 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.8064"
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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\r",
      "328/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 133.7802 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.7224 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.7224"
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      "331/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 133.7623 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.7122 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.7122"
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      "334/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 133.7621 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.7077 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.7077"
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      "337/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 133.7457 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.7036 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.7036"
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      "340/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 133.7362 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.6876 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.6876"
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      "343/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 133.7156 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.6779 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.6779"
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      "346/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 133.6862 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.6666 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.6666"
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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\r",
      "418/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 133.5133 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4957 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4957"
     ]
    },
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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\r",
      "421/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 133.4876 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4865 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4865"
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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\r",
      "424/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 133.4647 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4788 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4788"
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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\r",
      "427/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 133.4706 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4794 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4794"
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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\r",
      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 133.4793 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4741 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4741"
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      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 133.4792 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4649 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4649"
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 133.4686 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4527 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4527"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 133.4584 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4477 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4477"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 133.4489 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4397 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4397"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 133.4362 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4307 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4307"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 133.4402 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4274 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4274"
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      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 133.4323 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4264 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4264"
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 133.4270 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4223 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4223"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 133.4228 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.4090 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.4090"
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 133.4206 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.3968 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.3968"
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 133.4130 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.3929 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.3929"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 133.4117 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.3892 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.3892"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 133.3907 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.3780 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.3764"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 133.3907 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 55.3780 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 55.3764 - val_loss: 128.4564 - val_distortion_loss: 0.0417 - val_rate_loss: 45.1091 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0417 - val_rate_pass_through_loss: 45.0806\n"
     ]
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      "Epoch 7/15\n"
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 126.9809 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 53.0385 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 53.0385"
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 130.1827 - distortion_loss: 0.0383 - rate_loss: 53.6153 - distortion_pass_through_loss: 0.0383 - rate_pass_through_loss: 53.6153 "
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 132.0838 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 53.8677 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 53.8677"
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 133.0290 - distortion_loss: 0.0394 - rate_loss: 54.3008 - distortion_pass_through_loss: 0.0394 - rate_pass_through_loss: 54.3008"
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      " 13/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 132.4081 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 54.2463 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 54.2463"
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      " 16/469 [>.............................] - ETA: 9s - loss: 131.9891 - distortion_loss: 0.0389 - rate_loss: 54.2173 - distortion_pass_through_loss: 0.0389 - rate_pass_through_loss: 54.2173"
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      " 28/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 132.4531 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 54.2561 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 54.2561"
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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\r",
      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 132.3530 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 54.2121 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 54.2121"
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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\r",
      " 34/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 132.4357 - distortion_loss: 0.0391 - rate_loss: 54.2552 - distortion_pass_through_loss: 0.0391 - rate_pass_through_loss: 54.2552"
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      " 37/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 132.1470 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 54.2057 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 54.2057"
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      " 40/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 132.1317 - distortion_loss: 0.0390 - rate_loss: 54.2011 - distortion_pass_through_loss: 0.0390 - rate_pass_through_loss: 54.2011"
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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\r",
      "124/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 131.3849 - distortion_loss: 0.0387 - rate_loss: 53.9288 - distortion_pass_through_loss: 0.0387 - rate_pass_through_loss: 53.9288"
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      "130/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 131.2781 - distortion_loss: 0.0387 - rate_loss: 53.9016 - distortion_pass_through_loss: 0.0387 - rate_pass_through_loss: 53.9016"
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      "136/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 131.1822 - distortion_loss: 0.0387 - rate_loss: 53.8769 - distortion_pass_through_loss: 0.0387 - rate_pass_through_loss: 53.8769"
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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\r",
      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 131.1068 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8075 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8075"
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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\r",
      "172/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 131.0705 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8056 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8056"
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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\r",
      "175/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 131.0826 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8163 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8163"
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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\r",
      "178/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 131.0642 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8072 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8072"
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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\r",
      "181/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 131.0758 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8090 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8090"
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      "184/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 131.0690 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8158 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8158"
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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\r",
      "187/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 131.0394 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8056 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8056"
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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\r",
      "190/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 131.0574 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8041 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8041"
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      "193/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 131.0637 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8099 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8099"
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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\r",
      "196/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 131.0543 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.8108 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.8108"
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      "202/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 130.9774 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.7886 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.7886"
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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\r",
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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\r",
      "214/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 130.9067 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.7532 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.7532"
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      "217/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 130.8885 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.7409 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.7409"
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      "220/469 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 130.8725 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.7314 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.7314"
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      "229/469 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 130.8370 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.7005 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.7005"
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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\r",
      "259/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 130.8141 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.6553 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.6553"
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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\r",
      "304/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 130.6926 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.5794 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.5794"
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      "310/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 130.6892 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.5696 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.5696"
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      "313/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 130.6812 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.5681 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.5681"
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      "316/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 130.6749 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.5668 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.5668"
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      "319/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 130.6552 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.5564 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.5564"
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      "322/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 130.6443 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.5516 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.5516"
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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\r",
      "349/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 130.5907 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.4857 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.4857"
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      "355/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 130.5823 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.4830 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.4830"
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      "358/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 130.5674 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.4696 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.4696"
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      "361/469 [======================>.......] - ETA: 2s - loss: 130.5721 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 53.4681 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 53.4681"
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      "364/469 [======================>.......] - ETA: 2s - loss: 130.5695 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.4703 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.4703"
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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\r",
      "394/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 130.4645 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.4154 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.4154"
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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\r",
      "397/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 130.4571 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.4129 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.4129"
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      "400/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 130.4363 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.4009 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.4009"
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      "403/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 130.4054 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3874 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3874"
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      "406/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 130.3988 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3904 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3904"
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      "409/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 130.3918 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3881 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3881"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 130.3698 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3227 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3227"
     ]
    },
    {
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     "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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 130.3665 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3206 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3206"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 130.3581 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3121 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3121"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 130.3662 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.3083 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.3083"
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    {
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 130.3597 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2998 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2998"
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    {
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 130.3549 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2943 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2943"
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    },
    {
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 130.3520 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2886 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2886"
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    },
    {
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 130.3463 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2853 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2853"
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 130.3371 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2791 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2791"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 130.3374 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2755 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2755"
     ]
    },
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 130.3171 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2658 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2643"
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    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 130.3171 - distortion_loss: 0.0385 - rate_loss: 53.2658 - distortion_pass_through_loss: 0.0385 - rate_pass_through_loss: 53.2643 - val_loss: 124.0318 - val_distortion_loss: 0.0405 - val_rate_loss: 42.9713 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0405 - val_rate_pass_through_loss: 42.9749\n"
     ]
    },
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      "Epoch 8/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 123.5701 - distortion_loss: 0.0361 - rate_loss: 51.2970 - distortion_pass_through_loss: 0.0361 - rate_pass_through_loss: 51.2970"
     ]
    },
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 128.1913 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 52.4875 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 52.4875 "
     ]
    },
    {
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 128.8587 - distortion_loss: 0.0381 - rate_loss: 52.5751 - distortion_pass_through_loss: 0.0381 - rate_pass_through_loss: 52.5751"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 129.4436 - distortion_loss: 0.0384 - rate_loss: 52.5825 - distortion_pass_through_loss: 0.0384 - rate_pass_through_loss: 52.5825"
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      " 13/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 128.9057 - distortion_loss: 0.0383 - rate_loss: 52.3743 - distortion_pass_through_loss: 0.0383 - rate_pass_through_loss: 52.3743"
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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\r",
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 129.2988 - distortion_loss: 0.0384 - rate_loss: 52.5342 - distortion_pass_through_loss: 0.0384 - rate_pass_through_loss: 52.5342"
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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\r",
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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\r",
      "145/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 128.4068 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0698 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0698"
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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\r",
      "148/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 128.4095 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0615 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0615"
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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\r",
      "151/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 128.3916 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0591 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0591"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 128.4122 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0676 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0676"
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      "157/469 [=========>....................] - ETA: 6s - loss: 128.4275 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0531 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0531"
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      "160/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 128.4580 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0509 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0509"
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      "163/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 128.4359 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0455 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0455"
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      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 128.4518 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0441 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0441"
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      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 128.4626 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0300 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0300"
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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\r",
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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\r",
      "190/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 128.5036 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0122 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0122"
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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\r",
      "193/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 128.4888 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0174 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0174"
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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\r",
      "196/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 128.4862 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0234 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0234"
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      "199/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 128.4447 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0155 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0155"
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      "202/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 128.4202 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 52.0007 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 52.0007"
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      "205/469 [============>.................] - ETA: 5s - loss: 128.4029 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9956 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9956"
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      "208/469 [============>.................] - ETA: 5s - loss: 128.3889 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9963 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9963"
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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\r",
      "235/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 128.3475 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9562 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9562"
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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\r",
      "238/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 128.3440 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9524 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9524"
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      "241/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 128.3290 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9486 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9486"
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      "244/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 128.3071 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9408 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9408"
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      "247/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 128.3354 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9416 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9416"
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      "250/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 128.3513 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9363 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9363"
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      "253/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 128.3489 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9307 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9307"
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      "256/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 128.3418 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9222 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9222"
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      "262/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 128.3337 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.9131 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.9131"
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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\r",
      "280/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 128.2929 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8862 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8862"
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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\r",
      "283/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 128.3225 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8874 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8874"
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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\r",
      "286/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 128.3088 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8858 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8858"
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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\r",
      "289/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 128.2979 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8813 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8813"
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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\r",
      "292/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 128.2762 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8726 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8726"
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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\r",
      "295/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 128.2635 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8640 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8640"
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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\r",
      "298/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 128.2499 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8559 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8559"
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      "301/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 128.2584 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8521 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8521"
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      "304/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 128.2385 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8401 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8401"
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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\r",
      "307/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 128.2426 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8403 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8403"
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      "310/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 128.2448 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8355 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8355"
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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\r",
      "322/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 128.2078 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8162 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8162"
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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\r",
      "325/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 128.2005 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8075 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8075"
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      "328/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 128.2039 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8067 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8067"
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      "331/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 128.1930 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8082 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8082"
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      "334/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 128.1967 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8066 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8066"
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      "337/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 128.1951 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.8042 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.8042"
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      "340/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 128.1905 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.7951 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.7951"
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      "343/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 128.1755 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.7890 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.7890"
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      "346/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 128.1589 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.7806 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.7806"
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      "370/469 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 128.1373 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.7525 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.7525"
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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\r",
      "415/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 128.0141 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6718 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6718"
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    },
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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\r",
      "418/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 128.0064 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6658 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6658"
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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\r",
      "421/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 127.9914 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6623 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6623"
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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\r",
      "424/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 127.9744 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6558 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6558"
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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\r",
      "427/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 127.9831 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6534 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6534"
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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\r",
      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 127.9855 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6498 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6498"
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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\r",
      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 127.9785 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6483 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6483"
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 127.9680 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6436 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6436"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 127.9607 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6395 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6395"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 127.9553 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6347 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6347"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 127.9406 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6337 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6337"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 127.9471 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6362 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6362"
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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\r",
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 127.9309 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6190 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6190"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 127.9212 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6136 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6136"
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 127.9196 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6150 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6150"
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 127.9128 - distortion_loss: 0.0381 - rate_loss: 51.6157 - distortion_pass_through_loss: 0.0381 - rate_pass_through_loss: 51.6157"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 127.9125 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 51.6111 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 51.6111"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 127.8933 - distortion_loss: 0.0381 - rate_loss: 51.6005 - distortion_pass_through_loss: 0.0381 - rate_pass_through_loss: 51.5994"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 127.8933 - distortion_loss: 0.0381 - rate_loss: 51.6005 - distortion_pass_through_loss: 0.0381 - rate_pass_through_loss: 51.5994 - val_loss: 123.1978 - val_distortion_loss: 0.0405 - val_rate_loss: 42.1649 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0405 - val_rate_pass_through_loss: 42.1638\n"
     ]
    },
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      "Epoch 9/15\n"
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 122.6458 - distortion_loss: 0.0361 - rate_loss: 50.3990 - distortion_pass_through_loss: 0.0361 - rate_pass_through_loss: 50.3990"
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 126.3275 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.6390 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.6390 "
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 127.4157 - distortion_loss: 0.0384 - rate_loss: 50.6194 - distortion_pass_through_loss: 0.0384 - rate_pass_through_loss: 50.6194"
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 128.0629 - distortion_loss: 0.0386 - rate_loss: 50.8078 - distortion_pass_through_loss: 0.0386 - rate_pass_through_loss: 50.8078"
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      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 127.2652 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 50.7919 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 50.7919"
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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\r",
      " 28/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 127.6105 - distortion_loss: 0.0383 - rate_loss: 50.9237 - distortion_pass_through_loss: 0.0383 - rate_pass_through_loss: 50.9237"
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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\r",
      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 127.4105 - distortion_loss: 0.0383 - rate_loss: 50.9015 - distortion_pass_through_loss: 0.0383 - rate_pass_through_loss: 50.9015"
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      " 34/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 127.5118 - distortion_loss: 0.0383 - rate_loss: 50.8608 - distortion_pass_through_loss: 0.0383 - rate_pass_through_loss: 50.8608"
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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\r",
      " 37/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 127.2762 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 50.8151 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 50.8151"
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      " 43/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 127.2491 - distortion_loss: 0.0382 - rate_loss: 50.7691 - distortion_pass_through_loss: 0.0382 - rate_pass_through_loss: 50.7691"
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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\r",
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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\r",
      "121/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 126.5200 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.7093 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.7093"
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      "124/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 126.4832 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.6866 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.6866"
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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\r",
      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 126.3623 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.6255 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.6255"
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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\r",
      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 126.3636 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.6194 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.6194"
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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\r",
      "172/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 126.3321 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.6187 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.6187"
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      "175/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 126.3462 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.6316 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.6316"
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      "178/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 126.3387 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 50.6187 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 50.6187"
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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\r",
      "211/469 [============>.................] - ETA: 5s - loss: 126.2248 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.5578 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.5578"
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      "214/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 126.2192 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.5583 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.5583"
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      "217/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 126.1969 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.5571 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.5571"
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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\r",
      "256/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 126.1276 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4964 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4964"
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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\r",
      "259/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 126.1382 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4968 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4968"
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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\r",
      "262/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 126.1356 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4949 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4949"
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      "265/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 126.1279 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4893 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4893"
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      "268/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 126.1141 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4785 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4785"
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      "271/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 126.1152 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4730 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4730"
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      "274/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 126.1165 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4637 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4637"
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      "277/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 126.1076 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4687 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4687"
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      "280/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 126.0895 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4637 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4637"
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      "283/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 126.1119 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.4620 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.4620"
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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\r",
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      "391/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 125.8346 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.3110 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.3110"
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      "397/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 125.8127 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 50.2973 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 50.2973"
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 125.6955 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2406 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2406"
     ]
    },
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 125.6888 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2324 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2324"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 125.6723 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2276 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2276"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 125.6571 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2257 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2257"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 125.6609 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2232 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2232"
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 125.6528 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2138 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2138"
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 125.6493 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2120 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2120"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 125.6467 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2145 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2145"
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 125.6513 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2116 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2116"
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 125.6534 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.2006 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.2006"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 125.6590 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.1986 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.1986"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 125.6461 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.1962 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.1950"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 125.6461 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 50.1962 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 50.1950 - val_loss: 120.4046 - val_distortion_loss: 0.0394 - val_rate_loss: 41.6417 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0394 - val_rate_pass_through_loss: 41.6490\n"
     ]
    },
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      "Epoch 10/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 120.5146 - distortion_loss: 0.0356 - rate_loss: 49.2787 - distortion_pass_through_loss: 0.0356 - rate_pass_through_loss: 49.2787"
     ]
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 123.6923 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 49.5218 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 49.5218 "
     ]
    },
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 124.6779 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.6723 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.6723"
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 125.3259 - distortion_loss: 0.0379 - rate_loss: 49.6243 - distortion_pass_through_loss: 0.0379 - rate_pass_through_loss: 49.6243"
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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\r",
      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 124.8112 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 49.4871 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 49.4871"
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      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 124.6435 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.4645 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.4645"
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      " 19/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 124.8523 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.5722 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.5722"
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      " 22/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 125.1238 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 49.6017 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 49.6017"
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      " 25/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 125.0613 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 49.5540 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 49.5540"
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      " 28/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 125.2013 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 49.6265 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 49.6265"
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      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 125.0995 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 49.6215 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 49.6215"
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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\r",
      " 34/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 125.1204 - distortion_loss: 0.0378 - rate_loss: 49.5585 - distortion_pass_through_loss: 0.0378 - rate_pass_through_loss: 49.5585"
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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\r",
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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\r",
      " 97/469 [=====>........................] - ETA: 7s - loss: 124.5090 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.3223 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.3223"
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      "100/469 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 124.5501 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.3003 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.3003"
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      "103/469 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 124.5693 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.2953 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.2953"
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      "106/469 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 124.5055 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.2908 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.2908"
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      "109/469 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 124.4712 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.2893 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.2893"
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      "115/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 124.6059 - distortion_loss: 0.0377 - rate_loss: 49.3059 - distortion_pass_through_loss: 0.0377 - rate_pass_through_loss: 49.3059"
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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\r",
      "142/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 124.3065 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1993 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1993"
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      "145/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 124.3063 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1805 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1805"
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      "148/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 124.3129 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1755 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1755"
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      "151/469 [========>.....................] - ETA: 5s - loss: 124.3127 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1859 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1859"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 5s - loss: 124.3396 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.2017 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.2017"
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      "157/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 124.3328 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1960 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1960"
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      "160/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 124.3434 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1792 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1792"
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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\r",
      "187/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 124.2715 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.1769 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.1769"
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      "193/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 124.3074 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1704 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1704"
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      "196/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 124.2954 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 49.1827 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 49.1827"
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      "199/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 124.2710 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.1719 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.1719"
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      "202/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 124.2500 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.1567 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.1567"
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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\r",
      "232/469 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 124.0787 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0981 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0981"
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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\r",
      "235/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 124.0686 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0934 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0934"
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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\r",
      "238/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 124.0734 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0832 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0832"
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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\r",
      "241/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 124.0765 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0810 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0810"
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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\r",
      "244/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 124.0599 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0789 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0789"
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      "247/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 124.0930 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0859 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0859"
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      "250/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 124.0976 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0923 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0923"
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      "253/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 124.0881 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0843 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0843"
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      "256/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 124.0594 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0744 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0744"
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      "259/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 124.0443 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0720 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0720"
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      "262/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 124.0303 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0772 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0772"
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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\r",
      "277/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 124.0007 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0639 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0639"
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      "280/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 123.9741 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0589 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0589"
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      "283/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 124.0057 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0678 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0678"
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      "289/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 123.9790 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 49.0663 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 49.0663"
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      "292/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 123.9494 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 49.0543 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 49.0543"
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      "295/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 123.9253 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 49.0454 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 49.0454"
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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\r",
      "322/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 123.8557 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 49.0113 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 49.0113"
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      "325/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 123.8466 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 49.0085 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 49.0085"
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      "328/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 123.8401 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 49.0011 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 49.0011"
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      "331/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 123.8276 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.9991 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.9991"
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      "334/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 123.8337 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 49.0039 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 49.0039"
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      "337/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 123.8245 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.9986 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.9986"
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      "340/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 123.8226 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.9920 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.9920"
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      "343/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 123.8118 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.9881 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.9881"
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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\r",
      "412/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 123.6711 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8992 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8992"
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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\r",
      "415/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 123.6721 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.9074 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.9074"
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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\r",
      "418/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 123.6600 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.9063 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.9063"
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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\r",
      "421/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 123.6445 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8993 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8993"
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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\r",
      "424/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 123.6256 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8905 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8905"
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      "427/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 123.6311 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8883 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8883"
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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\r",
      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 123.6317 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8865 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8865"
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      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 123.6288 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8877 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8877"
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      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 123.6194 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8796 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8796"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 123.6101 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8777 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8777"
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      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 123.5960 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8738 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8738"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 123.5864 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8728 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8728"
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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\r",
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 123.5796 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8636 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8636"
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 123.5726 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.8622 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.8622"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 123.5606 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.8649 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.8649"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 123.5537 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.8614 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.8614"
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    },
    {
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 123.5488 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.8545 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.8545"
     ]
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    {
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 123.5462 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.8524 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.8524"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 123.5309 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.8519 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.8512"
     ]
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    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 9s 20ms/step - loss: 123.5309 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.8519 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.8512 - val_loss: 117.5625 - val_distortion_loss: 0.0381 - val_rate_loss: 41.4515 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0381 - val_rate_pass_through_loss: 41.4562\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 11/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 117.2039 - distortion_loss: 0.0351 - rate_loss: 47.0775 - distortion_pass_through_loss: 0.0351 - rate_pass_through_loss: 47.0775"
     ]
    },
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 121.3037 - distortion_loss: 0.0367 - rate_loss: 47.9984 - distortion_pass_through_loss: 0.0367 - rate_pass_through_loss: 47.9984 "
     ]
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 122.5609 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.0079 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.0079"
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 123.4431 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 48.4419 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 48.4419"
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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\r",
      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 122.9697 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.3901 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.3901"
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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\r",
      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 122.8900 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.3763 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.3763"
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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\r",
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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\r",
      " 22/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 123.5151 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 48.2369 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 48.2369"
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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\r",
      " 25/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 123.4028 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 48.1993 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 48.1993"
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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\r",
      " 28/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 123.4856 - distortion_loss: 0.0376 - rate_loss: 48.2890 - distortion_pass_through_loss: 0.0376 - rate_pass_through_loss: 48.2890"
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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\r",
      " 31/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 123.2825 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 48.3207 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 48.3207"
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      " 34/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 123.2362 - distortion_loss: 0.0375 - rate_loss: 48.2981 - distortion_pass_through_loss: 0.0375 - rate_pass_through_loss: 48.2981"
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      " 37/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 122.9413 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.2267 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.2267"
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      " 40/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 122.9422 - distortion_loss: 0.0374 - rate_loss: 48.2093 - distortion_pass_through_loss: 0.0374 - rate_pass_through_loss: 48.2093"
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      " 43/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 122.8736 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.2155 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.2155"
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      " 46/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 122.7152 - distortion_loss: 0.0373 - rate_loss: 48.1429 - distortion_pass_through_loss: 0.0373 - rate_pass_through_loss: 48.1429"
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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\r",
      " 73/469 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 122.6409 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.2090 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.2090"
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      " 76/469 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 122.6414 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.2142 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.2142"
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      " 79/469 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 122.6133 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.1910 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.1910"
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      " 82/469 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 122.6145 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.1981 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.1981"
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      " 85/469 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 122.5656 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.1768 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.1768"
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      " 88/469 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 122.5552 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.1627 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.1627"
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      " 91/469 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 122.4684 - distortion_loss: 0.0372 - rate_loss: 48.1474 - distortion_pass_through_loss: 0.0372 - rate_pass_through_loss: 48.1474"
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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\r",
      "118/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 122.3444 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 48.1100 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 48.1100"
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      "124/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 122.2651 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 48.0956 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 48.0956"
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      "130/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 122.1763 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 48.0503 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 48.0503"
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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\r",
      "163/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 122.0919 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9937 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9937"
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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\r",
      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 122.1231 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9860 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9860"
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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\r",
      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 122.1236 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9842 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9842"
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      "172/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 122.1015 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9858 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9858"
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      "175/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 122.1216 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 48.0013 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 48.0013"
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      "178/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 122.1066 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9957 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9957"
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      "181/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 122.1174 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9964 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9964"
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      "184/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 122.1104 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 48.0066 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 48.0066"
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      "187/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 122.0953 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 48.0026 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 48.0026"
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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\r",
      "190/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 122.1152 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9932 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9932"
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      "193/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 122.1351 - distortion_loss: 0.0371 - rate_loss: 47.9892 - distortion_pass_through_loss: 0.0371 - rate_pass_through_loss: 47.9892"
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      "202/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 122.0816 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9828 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9828"
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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\r",
      "205/469 [============>.................] - ETA: 5s - loss: 122.0644 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9731 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9731"
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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\r",
      "208/469 [============>.................] - ETA: 5s - loss: 122.0466 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9628 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9628"
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      "214/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 122.0394 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9443 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9443"
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      "217/469 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 122.0308 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9334 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9334"
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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\r",
      "253/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 122.0043 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9121 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9121"
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      "265/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 121.9640 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.9023 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.9023"
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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\r",
      "298/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 121.9303 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.8642 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.8642"
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      "310/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 121.8982 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.8518 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.8518"
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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\r",
      "343/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 121.8257 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.8203 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.8203"
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      "346/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 121.8031 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.8094 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.8094"
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      "349/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 121.8078 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.8152 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.8152"
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      "355/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 121.8059 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.8178 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.8178"
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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\r",
      "388/469 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 121.7741 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7699 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7699"
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      "394/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 121.7477 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7699 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7699"
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      "397/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 121.7437 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7627 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7627"
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      "400/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 121.7241 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7580 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7580"
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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\r",
      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 121.6720 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7392 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7392"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 121.6612 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7354 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7354"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 121.6543 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7309 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7309"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 121.6495 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7261 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7261"
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    {
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 121.6420 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7212 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7212"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 121.6511 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7226 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7226"
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 121.6463 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7188 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7188"
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 121.6412 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7151 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7151"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 121.6331 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7121 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7121"
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 121.6310 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7105 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7105"
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 121.6225 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7087 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7087"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 121.6273 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7074 - distortion_pass_through_loss: 0.0370 - rate_pass_through_loss: 47.7074"
     ]
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 121.6021 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7015 - distortion_pass_through_loss: 0.0369 - rate_pass_through_loss: 47.7005"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 21ms/step - loss: 121.6021 - distortion_loss: 0.0370 - rate_loss: 47.7015 - distortion_pass_through_loss: 0.0369 - rate_pass_through_loss: 47.7005 - val_loss: 115.9406 - val_distortion_loss: 0.0374 - val_rate_loss: 41.1221 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0374 - val_rate_pass_through_loss: 41.1329\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 12/15\n"
     ]
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 11s - loss: 115.2269 - distortion_loss: 0.0345 - rate_loss: 46.2727 - distortion_pass_through_loss: 0.0345 - rate_pass_through_loss: 46.2727"
     ]
    },
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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\r",
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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\r",
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      " 97/469 [=====>........................] - ETA: 7s - loss: 120.5978 - distortion_loss: 0.0368 - rate_loss: 47.0788 - distortion_pass_through_loss: 0.0368 - rate_pass_through_loss: 47.0788"
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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\r",
      "139/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 120.2479 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9861 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9861"
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      "142/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 120.2022 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9730 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9730"
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      "145/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 120.1908 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9757 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9757"
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      "148/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 120.1901 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9854 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9854"
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      "151/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 120.1872 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9878 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9878"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 120.2118 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9881 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9881"
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      "157/469 [=========>....................] - ETA: 6s - loss: 120.2265 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9837 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9837"
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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\r",
      "184/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 120.2588 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9739 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9739"
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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\r",
      "229/469 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 120.0598 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9264 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9264"
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      "235/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 120.0505 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9256 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9256"
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      "241/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 120.0724 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9195 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9195"
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      "244/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 120.0687 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9122 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9122"
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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\r",
      "274/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 120.1660 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9012 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9012"
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      "277/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 120.1583 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8989 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8989"
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      "280/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 120.1426 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8944 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8944"
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      "286/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 120.1636 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.9045 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.9045"
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      "289/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 120.1522 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8986 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8986"
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      "292/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 120.1235 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8916 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8916"
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      "295/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 120.1042 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8864 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8864"
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      "301/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 120.1134 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8768 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8768"
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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\r",
      "319/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 120.1241 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8635 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8635"
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      "322/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 120.1232 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8599 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8599"
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      "325/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 120.1167 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8520 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8520"
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      "328/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 120.1204 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8505 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8505"
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      "331/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 120.1147 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8461 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8461"
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      "334/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 120.1245 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8465 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8465"
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      "337/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 120.1206 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8471 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8471"
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      "340/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 120.1190 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8448 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8448"
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      "343/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 120.1150 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8410 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8410"
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      "346/469 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 120.0948 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8357 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8357"
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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\r",
      "364/469 [======================>.......] - ETA: 2s - loss: 120.1288 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8395 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8395"
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      "376/469 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 120.1107 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8271 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8271"
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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\r",
      "409/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 119.9852 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8034 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8034"
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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\r",
      "412/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 119.9848 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8069 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8069"
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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\r",
      "415/469 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 119.9819 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8042 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8042"
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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\r",
      "418/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 119.9704 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8003 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8003"
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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\r",
      "421/469 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 119.9488 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7993 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7993"
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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\r",
      "424/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 119.9390 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.8001 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.8001"
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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\r",
      "427/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 119.9520 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7954 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7954"
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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\r",
      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 119.9639 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7898 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7898"
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      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 119.9737 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7900 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7900"
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 119.9674 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7898 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7898"
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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\r",
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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\r",
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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\r",
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 119.9490 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7789 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7789"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 119.9463 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7756 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7756"
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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\r",
      "460/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 119.9415 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7738 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7738"
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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\r",
      "463/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 119.9380 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7746 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7746"
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 119.9408 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7748 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7748"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - ETA: 0s - loss: 119.9221 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7678 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7669"
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 10s 20ms/step - loss: 119.9221 - distortion_loss: 0.0366 - rate_loss: 46.7678 - distortion_pass_through_loss: 0.0366 - rate_pass_through_loss: 46.7669 - val_loss: 115.2949 - val_distortion_loss: 0.0370 - val_rate_loss: 41.2657 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0370 - val_rate_pass_through_loss: 41.2901\n"
     ]
    },
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      "Epoch 13/15\n"
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      "\r",
      "  1/469 [..............................] - ETA: 10s - loss: 113.8134 - distortion_loss: 0.0342 - rate_loss: 45.4731 - distortion_pass_through_loss: 0.0342 - rate_pass_through_loss: 45.4731"
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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\r",
      "  4/469 [..............................] - ETA: 9s - loss: 117.0612 - distortion_loss: 0.0355 - rate_loss: 46.1473 - distortion_pass_through_loss: 0.0355 - rate_pass_through_loss: 46.1473 "
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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\r",
      "  7/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 118.3773 - distortion_loss: 0.0361 - rate_loss: 46.2553 - distortion_pass_through_loss: 0.0361 - rate_pass_through_loss: 46.2553"
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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\r",
      " 10/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 119.2787 - distortion_loss: 0.0364 - rate_loss: 46.5231 - distortion_pass_through_loss: 0.0364 - rate_pass_through_loss: 46.5231"
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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\r",
      " 13/469 [..............................] - ETA: 8s - loss: 118.7474 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.4126 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.4126"
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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\r",
      " 16/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 118.4850 - distortion_loss: 0.0360 - rate_loss: 46.4196 - distortion_pass_through_loss: 0.0360 - rate_pass_through_loss: 46.4196"
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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\r",
      " 19/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 118.5819 - distortion_loss: 0.0361 - rate_loss: 46.3672 - distortion_pass_through_loss: 0.0361 - rate_pass_through_loss: 46.3672"
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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\r",
      " 22/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 119.0530 - distortion_loss: 0.0363 - rate_loss: 46.4049 - distortion_pass_through_loss: 0.0363 - rate_pass_through_loss: 46.4049"
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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\r",
      " 25/469 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 119.0246 - distortion_loss: 0.0363 - rate_loss: 46.3335 - distortion_pass_through_loss: 0.0363 - rate_pass_through_loss: 46.3335"
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      " 40/469 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 118.9525 - distortion_loss: 0.0363 - rate_loss: 46.3175 - distortion_pass_through_loss: 0.0363 - rate_pass_through_loss: 46.3175"
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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\r",
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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\r",
      "115/469 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 118.8057 - distortion_loss: 0.0363 - rate_loss: 46.2616 - distortion_pass_through_loss: 0.0363 - rate_pass_through_loss: 46.2616"
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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\r",
      "160/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 118.5876 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.2160 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.2160"
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    },
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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\r",
      "163/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 118.5693 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1967 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1967"
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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\r",
      "166/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 118.5763 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1878 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1878"
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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\r",
      "169/469 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 118.5844 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1942 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1942"
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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\r",
      "172/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 118.5637 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1836 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1836"
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      "175/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 118.5935 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1917 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1917"
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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\r",
      "178/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 118.5839 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1947 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1947"
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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\r",
      "181/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 118.5999 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.2072 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.2072"
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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\r",
      "184/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 118.5965 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.2073 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.2073"
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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\r",
      "187/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 118.5705 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.2068 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.2068"
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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\r",
      "190/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 118.5785 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.2045 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.2045"
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      "193/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 118.6026 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1954 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1954"
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      "196/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 118.5933 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1922 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1922"
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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\r",
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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\r",
      "202/469 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 118.5455 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1814 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1814"
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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\r",
      "250/469 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 118.5335 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1313 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1313"
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      "256/469 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 118.5154 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1283 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1283"
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      "262/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 118.5144 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1148 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1148"
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      "265/469 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 118.5029 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1084 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1084"
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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\r",
      "295/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 118.4436 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1037 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1037"
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      "298/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 118.4268 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0994 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0994"
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      "301/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 118.4441 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.1038 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.1038"
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      "307/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 118.4274 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0912 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0912"
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      "310/469 [==================>...........] - ETA: 3s - loss: 118.4346 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0942 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0942"
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      "313/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 118.4410 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0930 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0930"
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      "316/469 [===================>..........] - ETA: 2s - loss: 118.4438 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0913 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0913"
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      "340/469 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 118.4194 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0767 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0767"
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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\r",
      "385/469 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 118.3831 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0438 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0438"
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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\r",
      "388/469 [=======================>......] - ETA: 1s - loss: 118.4028 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0472 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0472"
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      "391/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 118.3907 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0456 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0456"
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      "394/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 118.3854 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0389 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0389"
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      "397/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 118.3801 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0403 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0403"
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      "400/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 118.3671 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0401 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0401"
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      "403/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 118.3399 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0321 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0321"
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      "406/469 [========================>.....] - ETA: 1s - loss: 118.3439 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0270 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0270"
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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\r",
      "430/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 118.3405 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0241 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0241"
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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\r",
      "433/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 118.3451 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0200 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0200"
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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\r",
      "436/469 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 118.3422 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0181 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0181"
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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\r",
      "439/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 118.3399 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0201 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0201"
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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\r",
      "442/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 118.3388 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0188 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0188"
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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\r",
      "445/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 118.3403 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0162 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0162"
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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\r",
      "448/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 118.3573 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0143 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0143"
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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\r",
      "451/469 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 118.3545 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0071 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0071"
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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\r",
      "454/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 118.3512 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0103 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0103"
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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\r",
      "457/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 118.3446 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0098 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0098"
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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\r",
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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\r",
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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\r",
      "466/469 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 118.3456 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0072 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0072"
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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\r",
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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\r",
      "469/469 [==============================] - 9s 20ms/step - loss: 118.3295 - distortion_loss: 0.0362 - rate_loss: 46.0043 - distortion_pass_through_loss: 0.0362 - rate_pass_through_loss: 46.0035 - val_loss: 114.3115 - val_distortion_loss: 0.0365 - val_rate_loss: 41.3752 - val_distortion_pass_through_loss: 0.0365 - val_rate_pass_through_loss: 41.3830\n"
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     "text": [
      "Epoch 14/15\n"
     ]
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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\r",
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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\r",
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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\r",
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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\r",
      "136/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 117.2867 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.5610 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.5610"
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      "139/469 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 117.2883 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.5552 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.5552"
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      "142/469 [========>.....................] - ETA: 6s - loss: 117.2539 - distortion_loss: 0.0358 - rate_loss: 45.5594 - distortion_pass_through_loss: 0.0358 - rate_pass_through_loss: 45.5594"
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      "154/469 [========>.....................] - ETA: 5s - loss: 117.3042 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.5466 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.5466"
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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\r",
      "181/469 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 117.3734 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.5415 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.5415"
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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\r",
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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\r",
      "271/469 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 117.3451 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.4913 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.4913"
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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\r",
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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\r",
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      "283/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 117.3837 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.4892 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.4892"
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      "286/469 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 117.3809 - distortion_loss: 0.0359 - rate_loss: 45.4878 - distortion_pass_through_loss: 0.0359 - rate_pass_through_loss: 45.4878"
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