automl21/enr.py [136:145]:
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            if track_iterates:
                objs.append(self.obj(inst, x))
                rel_residual_norms.append(g.norm() / g_init_norm)

        d = {'solution': x.clone()}
        if track_iterates:
            d['objs'] =  torch.tensor(objs)
            d['rel_residual_norms'] = rel_residual_norms

        return d
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automl21/enr.py [170:178]:
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            if track_iterates:
                objs.append(self.obj(inst, x))
                rel_residual_norms.append(g.norm() / g_init_norm)

        d = {'solution': x.clone()}
        if track_iterates:
            d['objs'] =  torch.tensor(objs)
            d['rel_residual_norms'] = rel_residual_norms
        return d
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