res_of_K100AI.txt

root@dcunode7:/home/zwq/project/PF/PoweFlowNet# python3 train.py --cfg_json ./configs/standard.json\
                --num-epochs 10\
                --data-dir ./data/
                --batch-size 128\
                --train_loss_fn mse_loss\
                --lr 0.001\
                --case 118v2\
                --model MaskEmbdMultiMPN\
                --save
/home/zwq/project/PF/PoweFlowNet/datasets/PowerFlowData.py:125: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature.
  *torch.load(self.processed_paths[0]))  # necessary, do not forget!
torch.Size([700000, 9])
Data(x=[700000, 9], edge_index=[2, 1000000], edge_attr=[1000000, 5], y=[700000, 8])
torch.Size([700000, 9])
Data(x=[700000, 9], edge_index=[2, 1000000], edge_attr=[1000000, 5], y=[700000, 8])
torch.Size([700000, 9])
Data(x=[700000, 9], edge_index=[2, 1000000], edge_attr=[1000000, 5], y=[700000, 8])
Total number of parameters:  222273
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:25<00:00, 15.54it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:16<00:00, 23.09it/s]
Epoch 1 / 10: train_loss=2.0737, val_loss=0.7795, best_val_loss=0.7795
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:12<00:00, 31.85it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:07<00:00, 52.58it/s]
Epoch 2 / 10: train_loss=0.5807, val_loss=0.2026, best_val_loss=0.2026
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:12<00:00, 30.50it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:07<00:00, 50.65it/s]
Epoch 3 / 10: train_loss=0.2475, val_loss=0.1485, best_val_loss=0.1485
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:12<00:00, 31.01it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 46.77it/s]
Epoch 4 / 10: train_loss=0.1821, val_loss=0.1219, best_val_loss=0.1219
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:12<00:00, 31.77it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 45.30it/s]
Epoch 5 / 10: train_loss=0.1489, val_loss=0.1057, best_val_loss=0.1057
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:10<00:00, 36.25it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.02it/s]
Epoch 6 / 10: train_loss=0.1293, val_loss=0.0948, best_val_loss=0.0948
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:11<00:00, 34.66it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:07<00:00, 49.79it/s]
Epoch 7 / 10: train_loss=0.1146, val_loss=0.0863, best_val_loss=0.0863
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:12<00:00, 30.27it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:07<00:00, 51.53it/s]
Epoch 8 / 10: train_loss=0.1045, val_loss=0.0791, best_val_loss=0.0791
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:12<00:00, 31.05it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:07<00:00, 49.16it/s]
Epoch 9 / 10: train_loss=0.0967, val_loss=0.0738, best_val_loss=0.0738
Training: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:11<00:00, 35.21it/s]
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 43.57it/s]
Epoch 10 / 10: train_loss=0.0902, val_loss=0.0693, best_val_loss=0.0693
Training Complete. Best validation loss: 0.0693
/home/zwq/project/PF/PoweFlowNet/train.py:186: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature.
  _to_load = torch.load(SAVE_MODEL_PATH)
Evaluating:: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:15<00:00, 24.56it/s]
Test loss: 0.0693