Skip to main content

Kimsehun725's group workspace

Timestamps visible
2022-10-20 08:18:03
Epoch 26:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.31it/s, loss=1.36, v_num=j8ow, val/loss=1.390, val/sa_precision=0.848, val/sa_recall=0.828, val/sa_f1=0.838, train/loss=1.340]
2022-10-20 08:18:07
Epoch 27:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:02<00:00, 11.09it/s, loss=1.33, v_num=j8ow, val/loss=1.380, val/sa_precision=0.851, val/sa_recall=0.829, val/sa_f1=0.840, train/loss=1.330]
2022-10-20 08:18:13
Epoch 28:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.21it/s, loss=1.31, v_num=j8ow, val/loss=1.390, val/sa_precision=0.858, val/sa_recall=0.816, val/sa_f1=0.836, train/loss=1.330]
2022-10-20 08:18:23
Epoch 30:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:02<00:00, 10.57it/s, loss=1.32, v_num=j8ow, val/loss=1.370, val/sa_precision=0.849, val/sa_recall=0.832, val/sa_f1=0.841, train/loss=1.320]
2022-10-20 08:18:19
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:18:29
Epoch 31:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.31it/s, loss=1.31, v_num=j8ow, val/loss=1.370, val/sa_precision=0.859, val/sa_recall=0.819, val/sa_f1=0.838, train/loss=1.310]
2022-10-20 08:18:33
Epoch 32:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.90it/s, loss=1.34, v_num=j8ow, val/loss=1.370, val/sa_precision=0.845, val/sa_recall=0.841, val/sa_f1=0.843, train/loss=1.310]
2022-10-20 08:18:33
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:18:51
Epoch 35:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 31/35 [00:03<00:00,  9.88it/s, loss=1.3, v_num=j8ow, val/loss=1.360, val/sa_precision=0.862, val/sa_recall=0.819, val/sa_f1=0.840, train/loss=1.290]
2022-10-20 08:18:55
Epoch 36:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉              | 31/35 [00:02<00:00, 10.92it/s, loss=1.3, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.850, val/sa_recall=0.838, val/sa_f1=0.844, train/loss=1.290]
2022-10-20 08:18:55
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:19:11
Epoch 39:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:02<00:00, 10.67it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.848, val/sa_recall=0.842, val/sa_f1=0.845, train/loss=1.290]
2022-10-20 08:19:07
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:19:17
Epoch 40:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  8.69it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.856, val/sa_recall=0.831, val/sa_f1=0.843, train/loss=1.280]
2022-10-20 08:19:23
Epoch 41:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.30it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.857, val/sa_recall=0.830, val/sa_f1=0.843, train/loss=1.280]
2022-10-20 08:19:29
Epoch 42:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.37it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.849, val/sa_recall=0.843, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.280]
2022-10-20 08:19:33
Epoch 43:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.14it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.340, val/sa_precision=0.861, val/sa_recall=0.826, val/sa_f1=0.843, train/loss=1.270]
2022-10-20 08:19:39
Epoch 44:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.77it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.340, val/sa_precision=0.862, val/sa_recall=0.826, val/sa_f1=0.844, train/loss=1.280]
2022-10-20 08:19:45
Epoch 45:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.62it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.340, val/sa_precision=0.863, val/sa_recall=0.823, val/sa_f1=0.842, train/loss=1.270]
2022-10-20 08:19:51
Epoch 46:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.31it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.855, val/sa_recall=0.833, val/sa_f1=0.844, train/loss=1.270]
2022-10-20 08:19:57
Epoch 47:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.64it/s, loss=1.29, v_num=j8ow, val/loss=1.350, val/sa_precision=0.849, val/sa_recall=0.844, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.270]
2022-10-20 08:20:03
Epoch 48:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:04<00:00,  6.87it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.340, val/sa_precision=0.853, val/sa_recall=0.839, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.270]
2022-10-20 08:20:09
Epoch 49:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.26it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.857, val/sa_recall=0.835, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.260]
2022-10-20 08:20:15
Epoch 50:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.05it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.340, val/sa_precision=0.849, val/sa_recall=0.847, val/sa_f1=0.848, train/loss=1.260]
2022-10-20 08:20:21
Epoch 51:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  8.94it/s, loss=1.26, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.858, val/sa_recall=0.835, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.260]
2022-10-20 08:20:25
Epoch 52:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  8.94it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.860, val/sa_recall=0.830, val/sa_f1=0.845, train/loss=1.260]
2022-10-20 08:20:37
Epoch 54:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.05it/s, loss=1.24, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.859, val/sa_recall=0.833, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.260]
2022-10-20 08:20:33
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:20:43
Epoch 55:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.59it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.858, val/sa_recall=0.835, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.250]
2022-10-20 08:20:53
Epoch 57:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.17it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.856, val/sa_recall=0.836, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.250]
2022-10-20 08:20:49
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:20:59
Epoch 58:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.51it/s, loss=1.23, v_num=j8ow, val/loss=1.320, val/sa_precision=0.858, val/sa_recall=0.837, val/sa_f1=0.847, train/loss=1.250]
2022-10-20 08:21:05
Epoch 59:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.58it/s, loss=1.25, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.854, val/sa_recall=0.841, val/sa_f1=0.848, train/loss=1.250]
2022-10-20 08:21:15
Epoch 61:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00,  9.59it/s, loss=1.23, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.853, val/sa_recall=0.841, val/sa_f1=0.847, train/loss=1.260]
2022-10-20 08:21:11
Validation: 0it [00:00, ?it/s]
2022-10-20 08:21:21
Epoch 62:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:03<00:00, 10.28it/s, loss=1.28, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.861, val/sa_recall=0.831, val/sa_f1=0.846, train/loss=1.250]
2022-10-20 08:21:27
Epoch 63:  89%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████              | 31/35 [00:02<00:00, 10.65it/s, loss=1.27, v_num=j8ow, val/loss=1.330, val/sa_precision=0.853, val/sa_recall=0.843, val/sa_f1=0.848, train/loss=1.250]
2022-10-20 08:21:33
Testing DataLoader 0: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7/7 [00:00<00:00, 36.91it/s]
2022-10-20 08:21:29
`Trainer.fit` stopped: `max_epochs=64` reached.
2022-10-20 08:21:29
LOCAL_RANK: 0 - CUDA_VISIBLE_DEVICES: [0,1]
2022-10-20 08:21:33
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
2022-10-20 08:21:33
       Test metric             DataLoader 0
2022-10-20 08:21:33
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
2022-10-20 08:21:33
        test/loss           1.7656056880950928
2022-10-20 08:21:33
       test/sa_f1           0.7714998722076416
2022-10-20 08:21:33
    test/sa_precision       0.7746618986129761
2022-10-20 08:21:33
     test/sa_recall         0.7684009075164795
2022-10-20 08:21:33
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────