Skip to main content
cocoons
Projects
worker_vs_gpt
Run groups
ten-dim
Logs
Group
Workspace
Runs
Logs
Files
Artifacts

Ariannapera's group workspace

Timestamps visible
2023-05-21 10:52:05
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 13100/13100 [33:42<00:00,  6.48it/s]
2023-05-21 10:52:01
{'eval_loss': 1.9279508590698242, 'eval_f1': 0.3185212558432432, 'eval_roc_auc': 0.6336592273415919, 'eval_accuracy': 0.444, 'eval_runtime': 4.8448, 'eval_samples_per_second': 154.804, 'eval_steps_per_second': 38.804, 'epoch': 10.0}
2023-05-21 10:52:05
{'train_runtime': 2022.0298, 'train_samples_per_second': 25.9, 'train_steps_per_second': 6.479, 'train_loss': 0.10326439063967639, 'epoch': 10.0}
2023-05-21 10:52:09
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 188/188 [00:04<00:00, 39.37it/s]
2023-05-21 10:52:09
{'eval_loss': 1.893284559249878, 'eval_f1': 0.3108929862108688, 'eval_roc_auc': 0.7331167349620327, 'eval_accuracy': 0.4786666666666667, 'eval_runtime': 4.8102, 'eval_samples_per_second': 155.92, 'eval_steps_per_second': 39.084, 'epoch': 10.0}
2023-05-21 10:52:19
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 375/375 [00:08<00:00, 43.59it/s]
2023-05-21 10:52:19
/home/agm/projects/worker_vs_gpt/src/worker_vs_gpt/classification/trainers.py:199: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.
2023-05-21 10:52:19
  probs = softmax(torch.Tensor(y_pred_logits)).numpy()
2023-05-21 10:52:19
/home/agm/projects/worker_vs_gpt/.venv/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1344: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.
2023-05-21 10:52:19
  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))