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OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/all_results.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"eval_accuracy": 0.9197333333333333}

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/config.json

@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "_name_or_path": "microsoft/resnet-18",
+  "activation": "silu",
+  "architectures": [
+    "CifNetForImageClassification"
+  ],
+  "bottleneck_kwargs": {},
+  "depths": [
+    2,
+    2,
+    2,
+    2
+  ],
+  "embedding_kwargs": {
+    "__comment": "First hidden layer size",
+    "embedding_kernel_size_1": 7,
+    "embedding_kernel_size_2": 2,
+    "embedding_size": 32,
+    "embedding_stride_1": 2,
+    "embedding_stride_2": 2
+  },
+  "hidden_sizes": [
+    64,
+    64,
+    128,
+    128
+  ],
+  "id2label": {
+    "0": "airplane",
+    "1": "automobile",
+    "2": "bird",
+    "3": "cat",
+    "4": "deer",
+    "5": "dog",
+    "6": "frog",
+    "7": "horse",
+    "8": "ship",
+    "9": "truck"
+  },
+  "label2id": {
+    "airplane": "0",
+    "automobile": "1",
+    "bird": "2",
+    "cat": "3",
+    "deer": "4",
+    "dog": "5",
+    "frog": "6",
+    "horse": "7",
+    "ship": "8",
+    "truck": "9"
+  },
+  "layer_type": "basic",
+  "main_kernel_size": 3,
+  "model_type": "resnet",
+  "num_channels": 3,
+  "problem_type": "single_label_classification",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.39.3"
+}

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/image_classification_no_trainer/1712256947.531899/events.out.tfevents.1712256947.nanahoshi.77362.1

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d883046f30bccf138b779d582fd9424f3020001ce02643fa5d3410dc65101a24
+size 1519

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/image_classification_no_trainer/1712256947.5337737/hparams.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+checkpointing_steps: null
+dataset_name: cifar10
+gradient_accumulation_steps: 1
+hub_model_id: null
+hub_token: null
+ignore_mismatched_sizes: false
+image_column_name: img
+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 64000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-apple
+num_train_epochs: 193
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
+output_dir: OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest
+per_device_eval_batch_size: 8
+per_device_train_batch_size: 128
+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
+resume_from_checkpoint: null
+seed: 42
+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
+trust_remote_code: false
+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
+with_tracking: true

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/image_classification_no_trainer/accuracy_accuracy/events.out.tfevents.1712257007.nanahoshi.77362.2

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1f3197e411ac9fd09f822bcb0ef4374eecfad81e27cf51a8938bb9baa6671fda
+size 9303

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712256947.nanahoshi.77362.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:2701cb29e3a81a5533580b7653560c5ed9fbd8c18ee13004d320ed24906ea99b
+size 7097748

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ede3f4b5ffab64eb487294a5ece6cc48f8c3c1dfd959876ad506a37be7045489
+size 5339048

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/preprocessor_config.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "_valid_processor_keys": [
+    "images",
+    "do_resize",
+    "size",
+    "crop_pct",
+    "resample",
+    "do_rescale",
+    "rescale_factor",
+    "do_normalize",
+    "image_mean",
+    "image_std",
+    "return_tensors",
+    "data_format",
+    "input_data_format"
+  ],
+  "crop_pct": 0.875,
+  "do_normalize": true,
+  "do_rescale": true,
+  "do_resize": true,
+  "image_mean": [
+    0.485,
+    0.456,
+    0.406
+  ],
+  "image_processor_type": "ConvNextImageProcessor",
+  "image_std": [
+    0.229,
+    0.224,
+    0.225
+  ],
+  "resample": 3,
+  "rescale_factor": 0.00392156862745098,
+  "size": {
+    "shortest_edge": 224
+  }
+}

OUTPUTS/cifnet-18-apple--lr0.001--tbtest/test_model.log

@@ -0,0 +1,250 @@
+CifNetForImageClassification(
+  (resnet): CifNetModel(
+    (embedder): CifNetEmbeddings(
+      (embedder): CifNetConvLayer(
+        (convolution): Conv2d(3, 32, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
+        (normalization): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+        (activation): SiLU()
+      )
+      (pooler): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+    )
+    (encoder): CifNetEncoder(
+      (stages): ModuleList(
+        (0): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): CifNetShortCut(
+                (convolution): Conv2d(32, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
+                (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+              )
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+        (1): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (1): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+        (2): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): CifNetShortCut(
+                (convolution): Conv2d(64, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
+                (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+              )
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (1): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+        (3): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (1): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+      )
+    )
+    (pooler): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
+  )
+  (classifier): Sequential(
+    (0): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
+    (1): Linear(in_features=128, out_features=10, bias=True)
+  )
+)
+----------------------------------------------------------------
+        Layer (type)               Output Shape         Param #
+================================================================
+            Conv2d-1          [4, 32, 112, 112]           4,704
+       BatchNorm2d-2          [4, 32, 112, 112]              64
+              SiLU-3          [4, 32, 112, 112]               0
+   CifNetConvLayer-4          [4, 32, 112, 112]               0
+         MaxPool2d-5            [4, 32, 56, 56]               0
+  CifNetEmbeddings-6            [4, 32, 56, 56]               0
+            Conv2d-7            [4, 64, 28, 28]          18,432
+       BatchNorm2d-8            [4, 64, 28, 28]             128
+              SiLU-9            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-10            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-11            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-12            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-13            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-14            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-15            [4, 64, 28, 28]           2,048
+      BatchNorm2d-16            [4, 64, 28, 28]             128
+   CifNetShortCut-17            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-18            [4, 64, 28, 28]               0
+      CifNetStage-19            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-20            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-21            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-22            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-23            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-24            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-25            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-26            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-27            [4, 64, 28, 28]               0
+         Identity-28            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-29            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-30            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-31            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-32            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-33            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-34            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-35            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-36            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-37            [4, 64, 28, 28]               0
+         Identity-38            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-39            [4, 64, 28, 28]               0
+      CifNetStage-40            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-41           [4, 128, 14, 14]          73,728
+      BatchNorm2d-42           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-43           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-44           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-45           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-46           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-47           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-48           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-49           [4, 128, 14, 14]           8,192
+      BatchNorm2d-50           [4, 128, 14, 14]             256
+   CifNetShortCut-51           [4, 128, 14, 14]               0
+ CifNetBasicLayer-52           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-53           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-54           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-55           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-56           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-57           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-58           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-59           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-60           [4, 128, 14, 14]               0
+         Identity-61           [4, 128, 14, 14]               0
+ CifNetBasicLayer-62           [4, 128, 14, 14]               0
+      CifNetStage-63           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-64           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-65           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-66           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-67           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-68           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-69           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-70           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-71           [4, 128, 14, 14]               0
+         Identity-72           [4, 128, 14, 14]               0
+ CifNetBasicLayer-73           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-74           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-75           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-76           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-77           [4, 128, 14, 14]               0
+           Conv2d-78           [4, 128, 14, 14]         147,456
+      BatchNorm2d-79           [4, 128, 14, 14]             256
+             SiLU-80           [4, 128, 14, 14]               0
+  CifNetConvLayer-81           [4, 128, 14, 14]               0
+         Identity-82           [4, 128, 14, 14]               0
+ CifNetBasicLayer-83           [4, 128, 14, 14]               0
+      CifNetStage-84           [4, 128, 14, 14]               0
+    CifNetEncoder-85        [[-1, 128, 14, 14]]               0
+AdaptiveAvgPool2d-86             [4, 128, 1, 1]               0
+      CifNetModel-87  [[-1, 128, 14, 14], [-1, 128, 1, 1]]               0
+          Flatten-88                   [4, 128]               0
+           Linear-89                    [4, 10]           1,290
+================================================================
+Total params: 1,328,170
+Trainable params: 1,328,170
+Non-trainable params: 0
+----------------------------------------------------------------
+Input size (MB): 2.30
+Forward/backward pass size (MB): 165.19
+Params size (MB): 5.07
+Estimated Total Size (MB): 172.56
+----------------------------------------------------------------

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/all_results.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"eval_accuracy": 0.9129333333333334}

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/config.json

@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "_name_or_path": "microsoft/resnet-18",
+  "activation": "silu",
+  "architectures": [
+    "CifNetForImageClassification"
+  ],
+  "bottleneck_kwargs": {},
+  "depths": [
+    4,
+    4,
+    4,
+    4
+  ],
+  "embedding_kwargs": {
+    "__comment": "First hidden layer size",
+    "embedding_kernel_size_1": 7,
+    "embedding_kernel_size_2": 2,
+    "embedding_size": 32,
+    "embedding_stride_1": 2,
+    "embedding_stride_2": 2
+  },
+  "hidden_sizes": [
+    128,
+    128,
+    64,
+    64
+  ],
+  "id2label": {
+    "0": "airplane",
+    "1": "automobile",
+    "2": "bird",
+    "3": "cat",
+    "4": "deer",
+    "5": "dog",
+    "6": "frog",
+    "7": "horse",
+    "8": "ship",
+    "9": "truck"
+  },
+  "label2id": {
+    "airplane": "0",
+    "automobile": "1",
+    "bird": "2",
+    "cat": "3",
+    "deer": "4",
+    "dog": "5",
+    "frog": "6",
+    "horse": "7",
+    "ship": "8",
+    "truck": "9"
+  },
+  "layer_type": "basic",
+  "main_kernel_size": 3,
+  "model_type": "resnet",
+  "num_channels": 3,
+  "problem_type": "single_label_classification",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.39.3"
+}

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/1712268599.3469555/events.out.tfevents.1712268599.nanahoshi.386469.1

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1ebd08012936abd491b6bd58685953f9338773779548d1708b156f9bc68ce1e4
+size 1539

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/1712268599.3478847/hparams.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+checkpointing_steps: null
+dataset_name: cifar10
+gradient_accumulation_steps: 1
+hub_model_id: null
+hub_token: null
+ignore_mismatched_sizes: false
+image_column_name: img
+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 64000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-banana
+num_train_epochs: 193
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
+output_dir: OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64
+per_device_eval_batch_size: 8
+per_device_train_batch_size: 128
+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
+resume_from_checkpoint: null
+seed: 42
+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
+trust_remote_code: false
+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
+with_tracking: true

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/1712268686.077759/events.out.tfevents.1712268686.nanahoshi.388384.1

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:efc89df406e1358a978c9e18e1f5118fade6b9f55ba949ef41ed99257484ce5a
+size 1539

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/1712268686.0789528/hparams.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+checkpointing_steps: null
+dataset_name: cifar10
+gradient_accumulation_steps: 1
+hub_model_id: null
+hub_token: null
+ignore_mismatched_sizes: false
+image_column_name: img
+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 64000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-banana
+num_train_epochs: 193
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
+output_dir: OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64
+per_device_eval_batch_size: 8
+per_device_train_batch_size: 128
+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
+resume_from_checkpoint: null
+seed: 42
+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
+trust_remote_code: false
+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
+with_tracking: true

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/1712269093.4662757/events.out.tfevents.1712269093.nanahoshi.400574.1

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:398ea01904af88c918336e69207df6de282766533307ffda2c952bde1d6b32c7
+size 1539

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/1712269093.4671414/hparams.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+checkpointing_steps: null
+dataset_name: cifar10
+gradient_accumulation_steps: 1
+hub_model_id: null
+hub_token: null
+ignore_mismatched_sizes: false
+image_column_name: img
+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 35000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-banana
+num_train_epochs: 106
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
+output_dir: OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64
+per_device_eval_batch_size: 8
+per_device_train_batch_size: 128
+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
+resume_from_checkpoint: null
+seed: 42
+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
+trust_remote_code: false
+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
+with_tracking: true

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/accuracy_accuracy/events.out.tfevents.1712268788.nanahoshi.388384.2

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b7b5eb4a5ea73f3db457c33006bf50dc7eaad6c6b525e2252dc8b923bbdf0d80
+size 229

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/accuracy_accuracy/events.out.tfevents.1712269197.nanahoshi.400574.2

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7ae9fc223fcc4bd4f89040a7a4429f5f4e05184fa4a7e0206cdd83fe1284b59f
+size 5127

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712268599.nanahoshi.386469.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f84394a38ab680192c129014d1b1e0c67501179f6f3097b64944895da6db0a65
+size 88

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712268686.nanahoshi.388384.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:6581ed8fd7965c30a31d796b84e9bffb8dc512ae1a17a6f639deed15ed251bb6
+size 138454

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712269093.nanahoshi.400574.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:bfd29fd130d046deb93a362d47664770bde979212f1f5cee0608b2cecbe948ee
+size 3866655

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:ce11a2254f90fe575574591432236afd2aa08a483c051aad736e0063979d8bfe
+size 8096384

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/preprocessor_config.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "_valid_processor_keys": [
+    "images",
+    "do_resize",
+    "size",
+    "crop_pct",
+    "resample",
+    "do_rescale",
+    "rescale_factor",
+    "do_normalize",
+    "image_mean",
+    "image_std",
+    "return_tensors",
+    "data_format",
+    "input_data_format"
+  ],
+  "crop_pct": 0.875,
+  "do_normalize": true,
+  "do_rescale": true,
+  "do_resize": true,
+  "image_mean": [
+    0.485,
+    0.456,
+    0.406
+  ],
+  "image_processor_type": "ConvNextImageProcessor",
+  "image_std": [
+    0.229,
+    0.224,
+    0.225
+  ],
+  "resample": 3,
+  "rescale_factor": 0.00392156862745098,
+  "size": {
+    "shortest_edge": 224
+  }
+}

OUTPUTS/cifnet-18-banana--lr0.001--sigmoid_4d_128-128-64-64/test_model.log

@@ -0,0 +1,400 @@
+CifNetForImageClassification(
+  (resnet): CifNetModel(
+    (embedder): CifNetEmbeddings(
+      (embedder): CifNetConvLayer(
+        (convolution): Conv2d(3, 32, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
+        (normalization): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+        (activation): SiLU()
+      )
+      (pooler): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
+    )
+    (encoder): CifNetEncoder(
+      (stages): ModuleList(
+        (0): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): CifNetShortCut(
+                (convolution): Conv2d(32, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
+                (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+              )
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(32, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+        (1): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (1): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (2): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (3): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+        (2): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): CifNetShortCut(
+                (convolution): Conv2d(128, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
+                (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+              )
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(128, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (1): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (2): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (3): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+        (3): CifNetStage(
+          (layers): Sequential(
+            (0): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (1): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (2): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+            (3): CifNetBasicLayer(
+              (shortcut): Identity()
+              (layer): Sequential(
+                (0): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+                (1): CifNetConvLayer(
+                  (convolution): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
+                  (normalization): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
+                  (activation): SiLU()
+                )
+              )
+            )
+          )
+        )
+      )
+    )
+    (pooler): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
+  )
+  (classifier): Sequential(
+    (0): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
+    (1): Linear(in_features=64, out_features=10, bias=True)
+  )
+)
+----------------------------------------------------------------
+        Layer (type)               Output Shape         Param #
+================================================================
+            Conv2d-1          [4, 32, 112, 112]           4,704
+       BatchNorm2d-2          [4, 32, 112, 112]              64
+              SiLU-3          [4, 32, 112, 112]               0
+   CifNetConvLayer-4          [4, 32, 112, 112]               0
+         MaxPool2d-5            [4, 32, 56, 56]               0
+  CifNetEmbeddings-6            [4, 32, 56, 56]               0
+            Conv2d-7           [4, 128, 28, 28]          36,864
+       BatchNorm2d-8           [4, 128, 28, 28]             256
+              SiLU-9           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-10           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-11           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-12           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-13           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-14           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-15           [4, 128, 28, 28]           4,096
+      BatchNorm2d-16           [4, 128, 28, 28]             256
+   CifNetShortCut-17           [4, 128, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-18           [4, 128, 28, 28]               0
+      CifNetStage-19           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-20           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-21           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-22           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-23           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-24           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-25           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-26           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-27           [4, 128, 28, 28]               0
+         Identity-28           [4, 128, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-29           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-30           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-31           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-32           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-33           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-34           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-35           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-36           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-37           [4, 128, 28, 28]               0
+         Identity-38           [4, 128, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-39           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-40           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-41           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-42           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-43           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-44           [4, 128, 28, 28]         147,456
+      BatchNorm2d-45           [4, 128, 28, 28]             256
+             SiLU-46           [4, 128, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-47           [4, 128, 28, 28]               0
+         Identity-48           [4, 128, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-49           [4, 128, 28, 28]               0
+           Conv2d-50           [4, 128, 28, 28]         147,456
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+  CifNetConvLayer-53           [4, 128, 28, 28]               0
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+           Conv2d-61            [4, 64, 28, 28]          73,728
+      BatchNorm2d-62            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-63            [4, 64, 28, 28]               0
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+           Conv2d-65            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-66            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-67            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-68            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-69            [4, 64, 28, 28]           8,192
+      BatchNorm2d-70            [4, 64, 28, 28]             128
+   CifNetShortCut-71            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-72            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-73            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-74            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-75            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-76            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-77            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-78            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-79            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-80            [4, 64, 28, 28]               0
+         Identity-81            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-82            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-83            [4, 64, 28, 28]          36,864
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+             SiLU-85            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-86            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-87            [4, 64, 28, 28]          36,864
+      BatchNorm2d-88            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-89            [4, 64, 28, 28]               0
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+         Identity-91            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetBasicLayer-92            [4, 64, 28, 28]               0
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+      BatchNorm2d-94            [4, 64, 28, 28]             128
+             SiLU-95            [4, 64, 28, 28]               0
+  CifNetConvLayer-96            [4, 64, 28, 28]               0
+           Conv2d-97            [4, 64, 28, 28]          36,864
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+             SiLU-99            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-100            [4, 64, 28, 28]               0
+        Identity-101            [4, 64, 28, 28]               0
+CifNetBasicLayer-102            [4, 64, 28, 28]               0
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+          Conv2d-104            [4, 64, 28, 28]          36,864
+     BatchNorm2d-105            [4, 64, 28, 28]             128
+            SiLU-106            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-107            [4, 64, 28, 28]               0
+          Conv2d-108            [4, 64, 28, 28]          36,864
+     BatchNorm2d-109            [4, 64, 28, 28]             128
+            SiLU-110            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-111            [4, 64, 28, 28]               0
+        Identity-112            [4, 64, 28, 28]               0
+CifNetBasicLayer-113            [4, 64, 28, 28]               0
+          Conv2d-114            [4, 64, 28, 28]          36,864
+     BatchNorm2d-115            [4, 64, 28, 28]             128
+            SiLU-116            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-117            [4, 64, 28, 28]               0
+          Conv2d-118            [4, 64, 28, 28]          36,864
+     BatchNorm2d-119            [4, 64, 28, 28]             128
+            SiLU-120            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-121            [4, 64, 28, 28]               0
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+CifNetBasicLayer-123            [4, 64, 28, 28]               0
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+            SiLU-126            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-127            [4, 64, 28, 28]               0
+          Conv2d-128            [4, 64, 28, 28]          36,864
+     BatchNorm2d-129            [4, 64, 28, 28]             128
+            SiLU-130            [4, 64, 28, 28]               0
+ CifNetConvLayer-131            [4, 64, 28, 28]               0
+        Identity-132            [4, 64, 28, 28]               0
+CifNetBasicLayer-133            [4, 64, 28, 28]               0
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+     BatchNorm2d-135            [4, 64, 28, 28]             128
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+ CifNetConvLayer-141            [4, 64, 28, 28]               0
+        Identity-142            [4, 64, 28, 28]               0
+CifNetBasicLayer-143            [4, 64, 28, 28]               0
+     CifNetStage-144            [4, 64, 28, 28]               0
+   CifNetEncoder-145         [[-1, 64, 28, 28]]               0
+AdaptiveAvgPool2d-146              [4, 64, 1, 1]               0
+     CifNetModel-147  [[-1, 64, 28, 28], [-1, 64, 1, 1]]               0
+         Flatten-148                    [4, 64]               0
+          Linear-149                    [4, 10]             650
+================================================================
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+----------------------------------------------------------------
+Input size (MB): 2.30
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+----------------------------------------------------------------

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/all_results.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"eval_accuracy": 0.9332}

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/config.json

@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "_name_or_path": "microsoft/resnet-18",
+  "activation": "silu",
+  "architectures": [
+    "CifNetForImageClassification"
+  ],
+  "bottleneck_kwargs": {},
+  "depths": [
+    2,
+    2,
+    4,
+    3
+  ],
+  "embedding_kwargs": {
+    "__comment": "First hidden layer size",
+    "embedding_kernel_size_1": 7,
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+  },
+  "hidden_sizes": [
+    64,
+    64,
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+    256
+  ],
+  "id2label": {
+    "0": "airplane",
+    "1": "automobile",
+    "2": "bird",
+    "3": "cat",
+    "4": "deer",
+    "5": "dog",
+    "6": "frog",
+    "7": "horse",
+    "8": "ship",
+    "9": "truck"
+  },
+  "label2id": {
+    "airplane": "0",
+    "automobile": "1",
+    "bird": "2",
+    "cat": "3",
+    "deer": "4",
+    "dog": "5",
+    "frog": "6",
+    "horse": "7",
+    "ship": "8",
+    "truck": "9"
+  },
+  "layer_type": "basic",
+  "main_kernel_size": 3,
+  "model_type": "resnet",
+  "num_channels": 3,
+  "problem_type": "single_label_classification",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.39.3"
+}

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@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:c8da041ac998a0a1ee9228912ab8fe9361b810228e164098739199506c33e16c
+size 1525

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+ignore_mismatched_sizes: false
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+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 65000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-cucumber
+num_train_epochs: 196
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
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+per_device_eval_batch_size: 8
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+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
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+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
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+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:3f73139c4f4d7bd7d5c62376d439d4d7827f5e10c3a694fcdb4034cee4589633
+size 1525

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/1712286040.6961105/hparams.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+checkpointing_steps: null
+dataset_name: cifar10
+gradient_accumulation_steps: 1
+hub_model_id: null
+hub_token: null
+ignore_mismatched_sizes: false
+image_column_name: img
+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 64000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-cucumber
+num_train_epochs: 193
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
+output_dir: OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256
+per_device_eval_batch_size: 8
+per_device_train_batch_size: 128
+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
+resume_from_checkpoint: null
+seed: 42
+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
+trust_remote_code: false
+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
+with_tracking: true

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/accuracy_accuracy/events.out.tfevents.1712286099.nanahoshi.842558.2

@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 9303

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712283814.nanahoshi.796563.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c7ce3477de7865205592f832bb11851ad5f6f0f7cb11882838d96b2bf10f2645
+size 88

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712286040.nanahoshi.842558.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:94767f4b8e097395e62452f8cc98b3cadecf2d53b77b47d6f942efa5f44f4098
+size 7097748

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:edad54118530e6fe627732a0ae65f14911c9b6b0b2e5466d2f1b5920a5c04cc6
+size 18485608

OUTPUTS/cifnet-18-cucumber--lr0.001--d4_256/preprocessor_config.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "_valid_processor_keys": [
+    "images",
+    "do_resize",
+    "size",
+    "crop_pct",
+    "resample",
+    "do_rescale",
+    "rescale_factor",
+    "do_normalize",
+    "image_mean",
+    "image_std",
+    "return_tensors",
+    "data_format",
+    "input_data_format"
+  ],
+  "crop_pct": 0.875,
+  "do_normalize": true,
+  "do_rescale": true,
+  "do_resize": true,
+  "image_mean": [
+    0.485,
+    0.456,
+    0.406
+  ],
+  "image_processor_type": "ConvNextImageProcessor",
+  "image_std": [
+    0.229,
+    0.224,
+    0.225
+  ],
+  "resample": 3,
+  "rescale_factor": 0.00392156862745098,
+  "size": {
+    "shortest_edge": 224
+  }
+}

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/all_results.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"eval_accuracy": 0.9382666666666667}

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/config.json

@@ -0,0 +1,59 @@
+{
+  "_name_or_path": "microsoft/resnet-18",
+  "activation": "silu",
+  "architectures": [
+    "CifNetForImageClassification"
+  ],
+  "bottleneck_kwargs": {},
+  "depths": [
+    3,
+    3,
+    4,
+    4
+  ],
+  "embedding_kwargs": {
+    "__comment": "First hidden layer size",
+    "embedding_kernel_size_1": 7,
+    "embedding_kernel_size_2": 2,
+    "embedding_size": 64,
+    "embedding_stride_1": 2,
+    "embedding_stride_2": 2
+  },
+  "hidden_sizes": [
+    64,
+    64,
+    128,
+    224
+  ],
+  "id2label": {
+    "0": "airplane",
+    "1": "automobile",
+    "2": "bird",
+    "3": "cat",
+    "4": "deer",
+    "5": "dog",
+    "6": "frog",
+    "7": "horse",
+    "8": "ship",
+    "9": "truck"
+  },
+  "label2id": {
+    "airplane": "0",
+    "automobile": "1",
+    "bird": "2",
+    "cat": "3",
+    "deer": "4",
+    "dog": "5",
+    "frog": "6",
+    "horse": "7",
+    "ship": "8",
+    "truck": "9"
+  },
+  "layer_type": "basic",
+  "main_kernel_size": 3,
+  "model_type": "resnet",
+  "num_channels": 3,
+  "problem_type": "single_label_classification",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.39.3"
+}

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/1712605017.5107338/events.out.tfevents.1712605017.nanahoshi.26298.1

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f852647c91e2f69979a0e9e880b1e4d46ea9790ead58ac1862fddfe2da325de9
+size 1521

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/1712605017.5118697/hparams.yml

@@ -0,0 +1,30 @@
+checkpointing_steps: null
+dataset_name: cifar10
+gradient_accumulation_steps: 1
+hub_model_id: null
+hub_token: null
+ignore_mismatched_sizes: false
+image_column_name: img
+label_column_name: label
+learning_rate: 0.001
+lr_scheduler_type: cosine
+max_eval_samples: null
+max_train_samples: null
+max_train_steps: 64000
+model_name_or_path: MODELS/cifnet-18-durian
+num_train_epochs: 193
+num_warmup_steps: 6400
+num_workers: 4
+output_dir: OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256
+per_device_eval_batch_size: 8
+per_device_train_batch_size: 128
+push_to_hub: false
+report_to: tensorboard
+resume_from_checkpoint: null
+seed: 42
+train_dir: null
+train_val_split: 0.15
+trust_remote_code: false
+validation_dir: null
+weight_decay: 0.0
+with_tracking: true

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/accuracy_accuracy/events.out.tfevents.1712605183.nanahoshi.26298.2

@@ -0,0 +1,3 @@
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+size 9303

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/image_classification_no_trainer/events.out.tfevents.1712605017.nanahoshi.26298.0

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:dd6129e4c7129bc1e4c01550a3ead5770c178eb0b0ac1db15f2517357924605e
+size 7106963

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:4f811fc10678a38202365f11a034edb265d40e9b7f23c243445fc9d9f5dd5a01
+size 19555120

OUTPUTS/cifnet-18-durian--lr0.001--d4_256/predictions/predictions_epoch0.csv

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