§
    ù²Åj_3  ã                   óD  — d dl Z d dlmZ d dlmZ d dlmZmZmZm	Z	m
Z
 d dlZd dlmZ d dlmc mZ d dlmZ ddlmZ ddlmZ d	d
lmZmZmZ d	dlmZ d	dlmZmZ g d¢Z edg d¢¦  «        Z ee	e         e	e         dœe _!        e Z" G d„ dej#        ¦  «        Z$ G d„ dej#        ¦  «        Z% G d„ dej#        ¦  «        Z& G d„ dej#        ¦  «        Z' G d„ de¦  «        Z( e¦   «          ede(j)        f¬¦  «        dddœde	e(         de*d ed!e$fd"„¦   «         ¦   «         Z+dS )#é    N)Ú
namedtuple)Úpartial)ÚAnyÚCallableÚListÚOptionalÚTuple)ÚTensoré   )ÚImageClassification)Ú_log_api_usage_onceé   )Úregister_modelÚWeightsÚWeightsEnum)Ú_IMAGENET_CATEGORIES)Ú_ovewrite_named_paramÚhandle_legacy_interface)Ú	GoogLeNetÚGoogLeNetOutputsÚ_GoogLeNetOutputsÚGoogLeNet_WeightsÚ	googlenetr   )ÚlogitsÚaux_logits2Úaux_logits1c                   ó8  ‡ — e Zd ZddgZ	 	 	 	 	 	 	 dd	ededed
ee         deeede	j
        f                           dededdfˆ fd„Zdedefd„Zdedeeee         ee         f         fd„Zej        j        dededee         defd„¦   «         Zdedefd„Zˆ xZS )r   Ú
aux_logitsÚtransform_inputéè  TFNçš™™™™™É?çffffffæ?Únum_classesÚinit_weightsÚblocks.ÚdropoutÚdropout_auxÚreturnc           	      ó.  •— t          ¦   «                              ¦   «          t          | ¦  «         |€t          t          t
          g}|€t          j        dt          ¦  «         d}t          |¦  «        dk    rt          dt          |¦  «        › �¦  «        ‚|d         }|d         }	|d         }
|| _        || _         |ddd	dd¬
¦  «        | _        t          j        ddd¬¦  «        | _         |ddd¬¦  «        | _         |dddd¬¦  «        | _        t          j        ddd¬¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _        t          j        ddd¬¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _         |	ddddddd¦  «        | _        t          j        ddd¬¦  «        | _         |	d dddddd¦  «        | _         |	d d!dd!ddd¦  «        | _        |r' |
d||¬"¦  «        | _         |
d||¬"¦  «        | _         nd | _        d | _         t          j!        d#¦  «        | _"        t          j#        |¬$¦  «        | _$        t          j%        d%|¦  «        | _&        |rÞ|  '                    ¦   «         D ]Ë}tQ          |t          j)        ¦  «        stQ          |t          j%        ¦  «        r/tT          j        j+         ,                    |j-        d&d'd(d¬)¦  «         ŒetQ          |t          j.        ¦  «        rJt          j+         /                    |j-        d¦  «         t          j+         /                    |j0        d¦  «         ŒÊd S d S )*NzéThe default weight initialization of GoogleNet will be changed in future releases of torchvision. If you wish to keep the old behavior (which leads to long initialization times due to scipy/scipy#11299), please set init_weights=True.Té   z%blocks length should be 3 instead of r   r   r   é@   é   )Úkernel_sizeÚstrideÚpadding)r.   Ú	ceil_mode©r-   éÀ   ©r-   r/   é`   é€   é   é    é   ià  éÐ   é0   i   é    ép   éà   é   é�   i   i  i@  i@  i€  )r&   )r   r   ©Úpé   g        g{®Gáz„?éþÿÿÿ)ÚmeanÚstdÚaÚb)1ÚsuperÚ__init__r   ÚBasicConv2dÚ	InceptionÚInceptionAuxÚwarningsÚwarnÚFutureWarningÚlenÚ
ValueErrorr   r   Úconv1ÚnnÚ	MaxPool2dÚmaxpool1Úconv2Úconv3Úmaxpool2Úinception3aÚinception3bÚmaxpool3Úinception4aÚinception4bÚinception4cÚinception4dÚinception4eÚmaxpool4Úinception5aÚinception5bÚaux1Úaux2ÚAdaptiveAvgPool2dÚavgpoolÚDropoutr&   ÚLinearÚfcÚmodulesÚ
isinstanceÚConv2dÚtorchÚinitÚtrunc_normal_ÚweightÚBatchNorm2dÚ	constant_Úbias)Úselfr#   r   r   r$   r%   r&   r'   Ú
conv_blockÚinception_blockÚinception_aux_blockÚmÚ	__class__s               €úMC:\Projects\Historical\venv\Lib\site-packages\torchvision/models/googlenet.pyrI   zGoogLeNet.__init__    sË  ø€ õ 	‰Œ×ÒÑÔÐÝ˜DÑ!Ô!Ð!Øˆ>Ý!¥9­lÐ;ˆFØÐÝŒMðLõ ñ	ô ð ð  ˆLÝˆv‰;Œ;˜!ÒÐÝÐRÅSÈÁ[Ä[ÐRÐRÑSÔSÐSØ˜A”Yˆ
Ø  œ)ˆØ$ QœiÐà$ˆŒØ.ˆÔà�Z  2°1¸QÈÐJÑJÔJˆŒ
Ýœ Q¨q¸DÐAÑAÔAˆŒØ�Z  B°AÐ6Ñ6Ô6ˆŒ
Ø�Z  C°QÀÐBÑBÔBˆŒ
Ýœ Q¨q¸DÐAÑAÔAˆŒà*˜?¨3°°B¸¸RÀÀRÑHÔHˆÔØ*˜?¨3°°S¸#¸rÀ2ÀrÑJÔJˆÔÝœ Q¨q¸DÐAÑAÔAˆŒà*˜?¨3°°R¸¸bÀ"ÀbÑIÔIˆÔØ*˜?¨3°°S¸#¸rÀ2ÀrÑJÔJˆÔØ*˜?¨3°°S¸#¸rÀ2ÀrÑJÔJˆÔØ*˜?¨3°°S¸#¸rÀ2ÀrÑJÔJˆÔØ*˜?¨3°°S¸#¸rÀ3ÈÑLÔLˆÔÝœ Q¨q¸DÐAÑAÔAˆŒà*˜?¨3°°S¸#¸rÀ3ÈÑLÔLˆÔØ*˜?¨3°°S¸#¸rÀ3ÈÑLÔLˆÔàð 	Ø+Ð+¨C°ÀkÐRÑRÔRˆDŒIØ+Ð+¨C°ÀkÐRÑRÔRˆDŒIˆIàˆDŒIØˆDŒIåÔ+¨FÑ3Ô3ˆŒÝ”z GÐ,Ñ,Ô,ˆŒÝ”)˜D +Ñ.Ô.ˆŒàð 	1Ø—\’\‘^”^ð 1ð 1�Ý˜a¥¤Ñ+Ô+ð 1­z¸!½R¼YÑ/GÔ/Gð 1Ý”H”M×/Ò/°´¸sÈÐPRÐVWÐ/ÑXÔXÐXÐXÝ ¥2¤>Ñ2Ô2ð 1Ý”G×%Ò% a¤h°Ñ2Ô2Ð2Ý”G×%Ò% a¤f¨aÑ0Ô0Ð0øð	1ð 	1ð1ð 1ó    Úxc                 ó"  — | j         r‡t          j        |d d …df         d¦  «        dz  dz   }t          j        |d d …df         d¦  «        dz  dz   }t          j        |d d …df         d¦  «        dz  d	z   }t          j        |||fd¦  «        }|S )
Nr   r   gZd;ßOÝ?gÀ…ëQ¸ž¿gyé&1¬Ü?g¸I+‡¶¿r   gÍÌÌÌÌÌÜ?g¨ñÒMbÈ¿)r   rn   Ú	unsqueezeÚcat)ru   r}   Úx_ch0Úx_ch1Úx_ch2s        r{   Ú_transform_inputzGoogLeNet._transform_inputf   s¢   € ØÔð 	4Ý”O A a a a¨ d¤G¨QÑ/Ô/°;Ñ?ÐBUÑUˆEÝ”O A a a a¨ d¤G¨QÑ/Ô/°;Ñ?ÐBUÑUˆEÝ”O A a a a¨ d¤G¨QÑ/Ô/°;Ñ?ÐBUÑUˆEÝ”	˜5 %¨Ð/°Ñ3Ô3ˆAØˆr|   c                 óè  — |                       |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }d }| j	        �| j
        r|  	                    |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }d }| j        �| j
        r|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }t)          j        |d¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|||fS ©Nr   )rR   rU   rV   rW   rX   rY   rZ   r[   r\   rd   Útrainingr]   r^   r_   re   r`   ra   rb   rc   rg   rn   Úflattenr&   rj   )ru   r}   rd   re   s       r{   Ú_forwardzGoogLeNet._forwardn   s¸  € à�JŠJ�q‰MŒMˆà�MŠM˜!ÑÔˆà�JŠJ�q‰MŒMˆà�JŠJ�q‰MŒMˆà�MŠM˜!ÑÔˆð ×Ò˜QÑÔˆà×Ò˜QÑÔˆà�MŠM˜!ÑÔˆà×Ò˜QÑÔˆà!%ˆØŒ9Ð ØŒ}ð $Ø—y’y ‘|”|�à×Ò˜QÑÔˆà×Ò˜QÑÔˆà×Ò˜QÑÔˆà!%ˆØŒ9Ð ØŒ}ð $Ø—y’y ‘|”|�à×Ò˜QÑÔˆà�MŠM˜!ÑÔˆà×Ò˜QÑÔˆà×Ò˜QÑÔˆð �LŠL˜‰OŒOˆåŒM˜!˜QÑÔˆà�LŠL˜‰OŒOˆØ�GŠG�A‰JŒJˆà�$˜ˆ}Ðr|   re   rd   c                 óD   — | j         r| j        rt          |||¦  «        S |S ©N)r‡   r   r   )ru   r}   re   rd   s       r{   Úeager_outputszGoogLeNet.eager_outputs¥   s,   € àŒ=ð 	˜Tœ_ð 	Ý$ Q¨¨dÑ3Ô3Ð3àˆHr|   c                 ó2  — |                       |¦  «        }|                      |¦  «        \  }}}| j        o| j        }t          j                             ¦   «         r'|st          j        d¦  «         t          |||¦  «        S |  
                    |||¦  «        S )Nz8Scripted GoogleNet always returns GoogleNetOutputs Tuple)r„   r‰   r‡   r   rn   ÚjitÚis_scriptingrM   rN   r   rŒ   )ru   r}   re   rd   Úaux_defineds        r{   ÚforwardzGoogLeNet.forward¬   s”   € Ø×!Ò! !Ñ$Ô$ˆØŸš aÑ(Ô(‰ˆˆ4�Ø”mÐ7¨¬ˆÝŒ9×!Ò!Ñ#Ô#ð 	5Øð ZÝ”ÐXÑYÔYÐYÝ# A t¨TÑ2Ô2Ð2à×%Ò% a¨¨tÑ4Ô4Ð4r|   )r    TFNNr!   r"   )Ú__name__Ú
__module__Ú__qualname__Ú__constants__ÚintÚboolr   r   r   rS   ÚModuleÚfloatrI   r
   r„   r	   r‰   rn   rŽ   Úunusedr   rŒ   r‘   Ú__classcell__©rz   s   @r{   r   r      s¡  ø€ € € € € Ø!Ð#4Ð5€Mð  ØØ %Ø'+Ø;?ØØ ðD1ð D1àðD1ð ðD1ð ð	D1ð
 ˜t”nðD1ð ˜˜h s¨B¬I ~Ô6Ô7Ô8ðD1ð ðD1ð ðD1ð 
ðD1ð D1ð D1ð D1ð D1ð D1ðL &ð ¨Vð ð ð ð ð5˜&ð 5 U¨6°8¸FÔ3CÀXÈfÔEUÐ+UÔ%Vð 5ð 5ð 5ð 5ðn „YÔð˜vð ¨Vð ¸8ÀFÔ;Kð ÐP`ð ð ð ñ Ôðð	5˜ð 	5Ð$4ð 	5ð 	5ð 	5ð 	5ð 	5ð 	5ð 	5ð 	5r|   r   c                   óš   ‡ — e Zd Z	 ddededededededed	eed
ej        f                  ddfˆ fd„Zde	de
e	         fd„Zde	de	fd„Zˆ xZS )rK   NÚin_channelsÚch1x1Úch3x3redÚch3x3Úch5x5redÚch5x5Ú	pool_projrv   .r(   c	           	      óÄ  •— t          ¦   «                              ¦   «          |€t          } |||d¬¦  «        | _        t	          j         |||d¬¦  «         |||dd¬¦  «        ¦  «        | _        t	          j         |||d¬¦  «         |||dd¬¦  «        ¦  «        | _        t	          j        t	          j        dddd¬¦  «         |||d¬¦  «        ¦  «        | _	        d S )Nr   r1   r*   r3   T)r-   r.   r/   r0   )
rH   rI   rJ   Úbranch1rS   Ú
SequentialÚbranch2Úbranch3rT   Úbranch4)
ru   rž   rŸ   r    r¡   r¢   r£   r¤   rv   rz   s
            €r{   rI   zInception.__init__¹   s  ø€ õ 	‰Œ×ÒÑÔÐØÐÝ$ˆJØ!�z +¨uÀ!ÐDÑDÔDˆŒå”}ØˆJ�{ H¸!Ð<Ñ<Ô<¸j¸jÈÐSXÐfgÐqrÐ>sÑ>sÔ>sñ
ô 
ˆŒõ ”}ØˆJ�{ H¸!Ð<Ñ<Ô<ð ˆJ�x °A¸qÐAÑAÔAñ	
ô 
ˆŒõ ”}ÝŒL Q¨q¸!ÀtÐLÑLÔLØˆJ�{ I¸1Ð=Ñ=Ô=ñ
ô 
ˆŒˆˆr|   r}   c                 óº   — |                       |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }||||g}|S r‹   )r¦   r¨   r©   rª   )ru   r}   r¦   r¨   r©   rª   Úoutputss          r{   r‰   zInception._forwardÙ   sQ   € Ø—,’,˜q‘/”/ˆØ—,’,˜q‘/”/ˆØ—,’,˜q‘/”/ˆØ—,’,˜q‘/”/ˆà˜G W¨gÐ6ˆØˆr|   c                 óV   — |                       |¦  «        }t          j        |d¦  «        S r†   )r‰   rn   r€   )ru   r}   r¬   s      r{   r‘   zInception.forwardâ   s%   € Ø—-’- Ñ"Ô"ˆÝŒy˜ !Ñ$Ô$Ð$r|   r‹   )r’   r“   r”   r–   r   r   rS   r˜   rI   r
   r   r‰   r‘   r›   rœ   s   @r{   rK   rK   ¸   sø   ø€ € € € € ð :>ð
ð 
àð
ð ð
ð ð	
ð
 ð
ð ð
ð ð
ð ð
ð ˜X c¨2¬9 nÔ5Ô6ð
ð 
ð
ð 
ð 
ð 
ð 
ð 
ð@˜&ð  T¨&¤\ð ð ð ð ð%˜ð % Fð %ð %ð %ð %ð %ð %ð %ð %r|   rK   c                   óp   ‡ — e Zd Z	 	 ddededeedej        f                  deddf
ˆ fd	„Z	d
e
de
fd„Zˆ xZS )rL   Nr"   rž   r#   rv   .r&   r(   c                 ó  •— t          ¦   «                              ¦   «          |€t          } ||dd¬¦  «        | _        t	          j        dd¦  «        | _        t	          j        d|¦  «        | _        t	          j        |¬¦  «        | _	        d S )Nr5   r   r1   i   rB   r@   )
rH   rI   rJ   ÚconvrS   ri   Úfc1Úfc2rh   r&   )ru   rž   r#   rv   r&   rz   s        €r{   rI   zInceptionAux.__init__è   s|   ø€ õ 	‰Œ×ÒÑÔÐØÐÝ$ˆJØ�J˜{¨C¸QÐ?Ñ?Ô?ˆŒ	å”9˜T 4Ñ(Ô(ˆŒÝ”9˜T ;Ñ/Ô/ˆŒÝ”z GÐ,Ñ,Ô,ˆŒˆˆr|   r}   c                 ó*  — t          j        |d¦  «        }|                      |¦  «        }t          j        |d¦  «        }t          j        |                      |¦  «        d¬¦  «        }|                      |¦  «        }|                      |¦  «        }|S )N)é   r´   r   T©Úinplace)	ÚFÚadaptive_avg_pool2dr°   rn   rˆ   Úrelur±   r&   r²   ©ru   r}   s     r{   r‘   zInceptionAux.forwardø   sw   € åÔ! ! VÑ,Ô,ˆà�IŠI�a‰LŒLˆåŒM˜!˜QÑÔˆåŒF�4—8’8˜A‘;”;¨Ð-Ñ-Ô-ˆà�LŠL˜‰OŒOˆà�HŠH�Q‰KŒKˆð ˆr|   )Nr"   )r’   r“   r”   r–   r   r   rS   r˜   r™   rI   r
   r‘   r›   rœ   s   @r{   rL   rL   ç   s¬   ø€ € € € € ð
 :>Øð-ð -àð-ð ð-ð ˜X c¨2¬9 nÔ5Ô6ð	-ð
 ð-ð 
ð-ð -ð -ð -ð -ð -ð ˜ð  Fð ð ð ð ð ð ð ð r|   rL   c                   ó@   ‡ — e Zd Zdedededdfˆ fd„Zdedefd„Zˆ xZS )	rJ   rž   Úout_channelsÚkwargsr(   Nc                 ó²   •— t          ¦   «                              ¦   «          t          j        ||fddi|¤Ž| _        t          j        |d¬¦  «        | _        d S )Nrt   Fgü©ñÒMbP?)Úeps)rH   rI   rS   rm   r°   rr   Úbn)ru   rž   r¼   r½   rz   s       €r{   rI   zBasicConv2d.__init__  sS   ø€ Ý‰Œ×ÒÑÔÐÝ”I˜k¨<ÐNÐN¸eÐNÀvÐNÐNˆŒ	Ý”. °5Ð9Ñ9Ô9ˆŒˆˆr|   r}   c                 ó‚   — |                       |¦  «        }|                      |¦  «        }t          j        |d¬¦  «        S )NTrµ   )r°   rÀ   r·   r¹   rº   s     r{   r‘   zBasicConv2d.forward  s5   € Ø�IŠI�a‰LŒLˆØ�GŠG�A‰JŒJˆÝŒv�a Ð&Ñ&Ô&Ð&r|   )	r’   r“   r”   r–   r   rI   r
   r‘   r›   rœ   s   @r{   rJ   rJ   
  s{   ø€ € € € € ð: Cð :°sð :Àcð :Èdð :ð :ð :ð :ð :ð :ð
'˜ð ' Fð 'ð 'ð 'ð 'ð 'ð 'ð 'ð 'r|   rJ   c                   ó`   — e Zd Z ed eed¬¦  «        ddedddd	d
œiddddœ¬¦  «        ZeZdS )r   z:https://download.pytorch.org/models/googlenet-1378be20.pthr=   )Ú	crop_sizeiˆe )é   rÄ   zOhttps://github.com/pytorch/vision/tree/main/references/classification#googlenetzImageNet-1KgoƒÀÊqQ@gR¸…ëaV@)zacc@1zacc@5g+‡ÙÎ÷÷?g!°rh‘ÝH@z1These weights are ported from the original paper.)Ú
num_paramsÚmin_sizeÚ
categoriesÚrecipeÚ_metricsÚ_opsÚ
_file_sizeÚ_docs)ÚurlÚ
transformsÚmetaN)	r’   r“   r”   r   r   r   r   ÚIMAGENET1K_V1ÚDEFAULT© r|   r{   r   r     sz   € € € € € Ø�GØHØ�7Ð.¸#Ð>Ñ>Ô>à!Ø Ø.ØgàØ#Ø#ð ð  ðð Ø ØLð
ð 
ðñ ô €Mð& €G€G€Gr|   r   Ú
pretrained)ÚweightsT)rÔ   ÚprogressrÔ   rÕ   r½   r(   c                 óò  — t                                | ¦  «        } |                     dd¦  «        }| �`d|vrt          |dd¦  «         t          |dd¦  «         t          |dd¦  «         t          |dt	          | j        d         ¦  «        ¦  «         t          di |¤Ž}| �V|                     |                      |d¬	¦  «        ¦  «         |sd|_	        d|_
        d|_        nt          j        d
¦  «         |S )a�  GoogLeNet (Inception v1) model architecture from
    `Going Deeper with Convolutions <http://arxiv.org/abs/1409.4842>`_.

    Args:
        weights (:class:`~torchvision.models.GoogLeNet_Weights`, optional): The
            pretrained weights for the model. See
            :class:`~torchvision.models.GoogLeNet_Weights` below for
            more details, and possible values. By default, no pre-trained
            weights are used.
        progress (bool, optional): If True, displays a progress bar of the
            download to stderr. Default is True.
        **kwargs: parameters passed to the ``torchvision.models.GoogLeNet``
            base class. Please refer to the `source code
            <https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/googlenet.py>`_
            for more details about this class.
    .. autoclass:: torchvision.models.GoogLeNet_Weights
        :members:
    r   FNr   Tr$   r#   rÇ   )rÕ   Ú
check_hashz`auxiliary heads in the pretrained googlenet model are NOT pretrained, so make sure to train themrÒ   )r   ÚverifyÚgetr   rP   rÏ   r   Úload_state_dictÚget_state_dictr   rd   re   rM   rN   )rÔ   rÕ   r½   Úoriginal_aux_logitsÚmodels        r{   r   r   -  s  € õ*  ×&Ò& wÑ/Ô/€Gà Ÿ*š* \°5Ñ9Ô9ÐØÐØ FÐ*Ð*Ý! &Ð*;¸TÑBÔBÐBÝ˜f l°DÑ9Ô9Ð9Ý˜f n°eÑ<Ô<Ð<Ý˜f mµS¸¼ÀlÔ9SÑ5TÔ5TÑUÔUÐUåÐÐ˜ÐÐ€EàÐØ×Ò˜g×4Ò4¸hÐSWÐ4ÑXÔXÑYÔYÐYØ"ð 	Ø$ˆEÔØˆEŒJØˆEŒJˆJåŒMØrñô ð ð €Lr|   ),rM   Úcollectionsr   Ú	functoolsr   Útypingr   r   r   r   r	   rn   Útorch.nnrS   Útorch.nn.functionalÚ
functionalr·   r
   Útransforms._presetsr   Úutilsr   Ú_apir   r   r   Ú_metar   Ú_utilsr   r   Ú__all__r   Ú__annotations__r   r˜   r   rK   rL   rJ   r   rÐ   r—   r   rÒ   r|   r{   ú<module>rë      sÏ  ðØ €€€Ø "Ð "Ð "Ð "Ð "Ð "Ø Ð Ð Ð Ð Ð Ø 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7Ð 7à €€€Ø Ð Ð Ð Ð Ð Ø Ð Ð Ð Ð Ð Ð Ð Ð Ø Ð Ð Ð Ð Ð à 5Ð 5Ð 5Ð 5Ð 5Ð 5Ø 'Ð 'Ð 'Ð 'Ð 'Ð 'Ø 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ð 6Ø 'Ð 'Ð 'Ð 'Ð 'Ð 'Ø BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ BÐ Bð cÐ
bÐ
b€ð �:Ð0Ð2ZÐ2ZÐ2ZÑ[Ô[Ð Ø.4ÀXÈfÔEUÐfnÐouÔfvÐ#wÐ#wÐ Ô  ð %Ð ðX5ð X5ð X5ð X5ð X5�”	ñ X5ô X5ð X5ðv,%ð ,%ð ,%ð ,%ð ,%�”	ñ ,%ô ,%ð ,%ð^ ð  ð  ð  ð  �2”9ñ  ô  ð  ðF	'ð 	'ð 	'ð 	'ð 	'�"”)ñ 	'ô 	'ð 	'ðð ð ð ð ˜ñ ô ð ð. €ÑÔØÐ ,Ð0AÔ0OÐ!PÐQÑQÔQØ8<Ètð *ð *ð *˜(Ð#4Ô5ð *Èð *Ð_bð *Ðgpð *ð *ð *ñ RÔQñ Ôð*ð *ð *r|   