gistfile1.txt

> python allennlp_simple.py                                                                                                                                 (feature/allennlp-pruner| ● 3)
3000it [00:11, 255.15it/s]                                                                                                                                                                
3000it [00:01, 1724.34it/s]                                                                                                                                                               
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3000/3000 [00:00<00:00, 5099.38it/s]
400000it [00:02, 156772.51it/s]                                                                                                                                                           
/home/ubuntu/work/github.com/himkt/optuna/optuna/_experimental.py:84: ExperimentalWarning:                                                                                                
                                                                                                                                                                                          
AllenNLPPruningCallback is experimental (supported from v2.0.0). The interface can change in the future.                                                                                  
                                                                                                                                                                                          
You provided a validation dataset but patience was set to None, meaning that early stopping is disabled                                                                                   
accuracy: 0.4893, loss: 0.7068, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:12<00:00, 23.85it/s]
accuracy: 0.5070, loss: 0.6910, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 79.27it/s]
accuracy: 0.5123, loss: 0.6942, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.56it/s]
accuracy: 0.5963, loss: 0.6894, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:02<00:00, 100.31it/s]
accuracy: 0.5243, loss: 0.6912, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.11it/s]
accuracy: 0.5733, loss: 0.6881, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:02<00:00, 101.23it/s]
accuracy: 0.5407, loss: 0.6890, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.02it/s]
accuracy: 0.5900, loss: 0.6855, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.35it/s]
accuracy: 0.5510, loss: 0.6856, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.18it/s]
accuracy: 0.5890, loss: 0.6812, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:02<00:00, 100.04it/s]
accuracy: 0.5630, loss: 0.6792, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.99it/s]
accuracy: 0.6193, loss: 0.6729, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:02<00:00, 100.37it/s]
accuracy: 0.5847, loss: 0.6718, reg_loss: 0.0000 ||:  37%|██████████████████████████████████▊                                                           | 111/300 [00:04<00:07, 24.14it/s]
accuracy: 0.5887, loss: 0.6709, reg_loss: 0.0000 ||:  41%|██████████████████████████████████████▊                                                       | 124/300 [00:04<00:06, 26.39it/s]
accuracy: 0.5893, loss: 0.6692, reg_loss: 0.0000 ||:  44%|█████████████████████████████████████████                                                     | 131/300 [00:04<00:05, 28.87it/s]
accuracy: 0.5873, loss: 0.6688, reg_loss: 0.0000 ||:  45%|█████████████████████████████████████████▉                                                    | 134/300 [00:05<00:06, 27.30it/s]
accuracy: 0.5886, loss: 0.6685, reg_loss: 0.0000 ||:  47%|███████████████████████████████████████████▊                                                  | 140/300 [00:05<00:06, 25.03it/s]
accuracy: 0.5793, loss: 0.6673, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.87it/s]
accuracy: 0.6767, loss: 0.6572, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.79it/s]
accuracy: 0.6223, loss: 0.6455, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.45it/s]
accuracy: 0.7067, loss: 0.6295, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:02<00:00, 100.19it/s]
accuracy: 0.6673, loss: 0.6120, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.17it/s]
accuracy: 0.7220, loss: 0.5934, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 97.59it/s]
accuracy: 0.7070, loss: 0.5656, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.07it/s]
accuracy: 0.7487, loss: 0.5470, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.95it/s]
accuracy: 0.7463, loss: 0.5073, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.79it/s]
accuracy: 0.7560, loss: 0.5197, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 97.56it/s]
accuracy: 0.7833, loss: 0.4520, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.53it/s]
accuracy: 0.7480, loss: 0.5204, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.51it/s]
accuracy: 0.8327, loss: 0.3814, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.46it/s]
accuracy: 0.7197, loss: 0.5719, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.63it/s]
accuracy: 0.8773, loss: 0.3076, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.40it/s]
accuracy: 0.7223, loss: 0.6101, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.74it/s]
accuracy: 0.8843, loss: 0.2907, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.14it/s]
accuracy: 0.7507, loss: 0.5674, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.53it/s]
accuracy: 0.9047, loss: 0.2843, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.26it/s]
accuracy: 0.7830, loss: 0.5123, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 97.88it/s]
accuracy: 0.9483, loss: 0.1690, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.23it/s]
accuracy: 0.7720, loss: 0.5324, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.25it/s]
accuracy: 0.9847, loss: 0.0889, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.76it/s]
accuracy: 0.7667, loss: 0.6080, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.53it/s]
accuracy: 0.9980, loss: 0.0366, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 26.03it/s]
accuracy: 0.7740, loss: 0.6292, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:02<00:00, 100.22it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0184, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.86it/s]
accuracy: 0.7720, loss: 0.6729, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.06it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0116, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:12<00:00, 24.98it/s]
accuracy: 0.7750, loss: 0.6801, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.34it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0087, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.08it/s]
accuracy: 0.7763, loss: 0.6908, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.49it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0068, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.84it/s]
accuracy: 0.7757, loss: 0.7063, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.94it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0053, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.94it/s]
accuracy: 0.7757, loss: 0.7183, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.33it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0045, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.86it/s]
accuracy: 0.7767, loss: 0.7350, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.11it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0041, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.94it/s]
accuracy: 0.7753, loss: 0.7475, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 97.09it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0034, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:12<00:00, 24.87it/s]
accuracy: 0.7773, loss: 0.7411, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 91.96it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0029, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:12<00:00, 24.72it/s]
accuracy: 0.7760, loss: 0.7646, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 97.71it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0026, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.44it/s]
accuracy: 0.7773, loss: 0.7570, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 98.05it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0024, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:11<00:00, 25.34it/s]
accuracy: 0.7787, loss: 0.7631, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 99.52it/s]
accuracy: 1.0000, loss: 0.0022, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [03:14<00:00,  1.54it/s]
accuracy: 0.7780, loss: 0.7774, reg_loss: 0.0000 ||: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 300/300 [00:03<00:00, 97.02it/s]
[W 2020-07-15 04:29:41,521] Trial 0 failed because of the following error: FileNotFoundError(2, 'No such file or directory')