root@nvnode2:/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
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python extension: '/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torchvision/image.so: undefined symbol: _ZN3c1017RegisterOperatorsD1Ev'If you don't plan on using image functionality from `torchvision.io`, you can ignore this warning. Otherwise, there might be something wrong with your environment. Did you have `libjpeg` or `libpng` installed before building `torchvision` from source?
  warn(
/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 [00:21<00:00, 18.30it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:13<00:00, 28.45it/s]
Epoch 1 / 10: train_loss=2.0736, val_loss=0.7792, best_val_loss=0.7792
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.09it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 67.46it/s]
Epoch 2 / 10: train_loss=0.5806, val_loss=0.2028, best_val_loss=0.2028
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.14it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 67.69it/s]
Epoch 3 / 10: train_loss=0.2477, val_loss=0.1484, best_val_loss=0.1484
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.58it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 68.32it/s]
Epoch 4 / 10: train_loss=0.1819, val_loss=0.1217, best_val_loss=0.1217
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:09<00:00, 42.85it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 68.28it/s]
Epoch 5 / 10: train_loss=0.1486, val_loss=0.1052, best_val_loss=0.1052
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.45it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 68.22it/s]
Epoch 6 / 10: train_loss=0.1288, val_loss=0.0943, best_val_loss=0.0943
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:09<00:00, 43.17it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 68.33it/s]
Epoch 7 / 10: train_loss=0.1141, val_loss=0.0860, best_val_loss=0.0860
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.54it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 68.16it/s]
Epoch 8 / 10: train_loss=0.1042, val_loss=0.0789, best_val_loss=0.0789
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.63it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 68.03it/s]
Epoch 9 / 10: train_loss=0.0965, val_loss=0.0736, best_val_loss=0.0736
Training: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:08<00:00, 44.35it/s]
Evaluating:: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 391/391 [00:05<00:00, 67.79it/s]
Epoch 10 / 10: train_loss=0.0901, 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 [00:13<00:00, 28.40it/s]
Test loss: 0.0693