syarulzaffi commited on
Commit
c372e21
·
verified ·
1 Parent(s): ccda275

Upload folder using huggingface_hub

Browse files
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,36 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+
2
+ ---
3
+ tags:
4
+ - autotrain
5
+ - text-classification
6
+ base_model: syarulzaffi/date2dateformat
7
+ widget:
8
+ - text: "I love AutoTrain"
9
+ ---
10
+
11
+ # Model Trained Using AutoTrain
12
+
13
+ - Problem type: Text Classification
14
+
15
+ ## Validation Metrics
16
+ loss: 0.15377455949783325
17
+
18
+ f1_macro: 0.9327706813543745
19
+
20
+ f1_micro: 0.9390862944162437
21
+
22
+ f1_weighted: 0.9351383662112599
23
+
24
+ precision_macro: 0.9422812840960479
25
+
26
+ precision_micro: 0.9390862944162437
27
+
28
+ precision_weighted: 0.9420489414415942
29
+
30
+ recall_macro: 0.9346991783726477
31
+
32
+ recall_micro: 0.9390862944162437
33
+
34
+ recall_weighted: 0.9390862944162437
35
+
36
+ accuracy: 0.9390862944162437
checkpoint-11082/config.json ADDED
@@ -0,0 +1,1108 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "syarulzaffi/date2dateformat",
3
+ "_num_labels": 539,
4
+ "activation": "gelu",
5
+ "architectures": [
6
+ "DistilBertForSequenceClassification"
7
+ ],
8
+ "attention_dropout": 0.1,
9
+ "dim": 768,
10
+ "dropout": 0.1,
11
+ "hidden_dim": 3072,
12
+ "id2label": {
13
+ "0": "%-d %-m %Y",
14
+ "1": "%-d %b %Y %H:%M:%S %z",
15
+ "2": "%-d,%-m,%Y",
16
+ "3": "%-d,%b,%Y %H:%M:%S %z",
17
+ "4": "%-d-%-m-%Y",
18
+ "5": "%-d-%b-%Y %H:%M:%S %z",
19
+ "6": "%-d.%-m.%Y",
20
+ "7": "%-d.%b.%Y %H:%M:%S %z",
21
+ "8": "%-d/%-m/%Y",
22
+ "9": "%-d/%b/%Y %H:%M:%S %z",
23
+ "10": "%-m %-d %Y",
24
+ "11": "%-m %-d %y",
25
+ "12": "%-m %-d %y %-I:%M %p",
26
+ "13": "%-m,%-d,%Y",
27
+ "14": "%-m,%-d,%y",
28
+ "15": "%-m,%-d,%y %-I:%M %p",
29
+ "16": "%-m-%-d-%Y",
30
+ "17": "%-m-%-d-%y",
31
+ "18": "%-m-%-d-%y %-I:%M %p",
32
+ "19": "%-m.%-d.%Y",
33
+ "20": "%-m.%-d.%y",
34
+ "21": "%-m.%-d.%y %-I:%M %p",
35
+ "22": "%-m/%-d/%Y",
36
+ "23": "%-m/%-d/%y",
37
+ "24": "%-m/%-d/%y %-I:%M %p",
38
+ "25": "%A %B %-d %Y",
39
+ "26": "%A %B %-d %Y %-I:%M:%S %p %Z",
40
+ "27": "%A %d %B %Y",
41
+ "28": "%A %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
42
+ "29": "%A %d %B %Y %H %M %S %Z",
43
+ "30": "%A %d %B %Y %H,%M,%S %Z",
44
+ "31": "%A %d %B %Y %H-%M-%S %Z",
45
+ "32": "%A %d %B %Y %H:%M:%S %Z",
46
+ "33": "%A, %B %-d, %Y",
47
+ "34": "%A, %B %-d, %Y %-I:%M:%S %p %Z",
48
+ "35": "%A, %d %B %Y",
49
+ "36": "%A, %d %B %Y %H:%M:%S",
50
+ "37": "%A, %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
51
+ "38": "%A, %d %b %Y %H:%M",
52
+ "39": "%A- %B %-d- %Y",
53
+ "40": "%A- %B %-d- %Y %-I:%M:%S %p %Z",
54
+ "41": "%A- %d %B %Y",
55
+ "42": "%A- %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
56
+ "43": "%A. %B %-d. %Y",
57
+ "44": "%A. %B %-d. %Y %-I:%M:%S %p %Z",
58
+ "45": "%A. %d %B %Y",
59
+ "46": "%A. %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
60
+ "47": "%A/ %B %-d/ %Y",
61
+ "48": "%A/ %B %-d/ %Y %-I:%M:%S %p %Z",
62
+ "49": "%A/ %d %B %Y",
63
+ "50": "%A/ %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
64
+ "51": "%B %-d %Y",
65
+ "52": "%B %-d %Y",
66
+ "53": "%B %-d, %Y",
67
+ "54": "%B %-d- %Y",
68
+ "55": "%B %-d. %Y",
69
+ "56": "%B %-d/ %Y",
70
+ "57": "%B %d, %Y",
71
+ "58": "%B %d, %Y %I:%M %p",
72
+ "59": "%B-%d-%Y",
73
+ "60": "%GW%V %u",
74
+ "61": "%GW%V%u",
75
+ "62": "%GW%V,%u",
76
+ "63": "%GW%V-%u",
77
+ "64": "%GW%V.%u",
78
+ "65": "%GW%V/%u",
79
+ "66": "%H%M%S",
80
+ "67": "%H:%M",
81
+ "68": "%H:%M:%S",
82
+ "69": "%H:%M:%S.%f",
83
+ "70": "%I%M%S %p",
84
+ "71": "%I:%M %p",
85
+ "72": "%I:%M:%S %p",
86
+ "73": "%Y %j%z",
87
+ "74": "%Y %m %d",
88
+ "75": "%Y %m %d %G",
89
+ "76": "%Y %m %d %H %M",
90
+ "77": "%Y %m %d %H %M %S",
91
+ "78": "%Y %m %d %H,%M",
92
+ "79": "%Y %m %d %H,%M,%S",
93
+ "80": "%Y %m %d %H-%M",
94
+ "81": "%Y %m %d %H-%M-%S",
95
+ "82": "%Y %m %d %H:%M",
96
+ "83": "%Y %m %d %H:%M:%S",
97
+ "84": "%Y %m %d %H:%M:%S%z",
98
+ "85": "%Y %m %d %H:%M:%S%z[%Z]",
99
+ "86": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f",
100
+ "87": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z",
101
+ "88": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
102
+ "89": "%Y %m %d %H:%M:%S,%fZ",
103
+ "90": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f[%Z]",
104
+ "91": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f",
105
+ "92": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z",
106
+ "93": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
107
+ "94": "%Y %m %d %H:%M:%S.%fZ",
108
+ "95": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f[%Z]",
109
+ "96": "%Y %m %d%z",
110
+ "97": "%Y %m %dT%H:%M:%S",
111
+ "98": "%Y %m %dT%H:%M:%S%z",
112
+ "99": "%Y %m %dT%H:%M:%S%z[%Z]",
113
+ "100": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f",
114
+ "101": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z",
115
+ "102": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
116
+ "103": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%fZ",
117
+ "104": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
118
+ "105": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f",
119
+ "106": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z",
120
+ "107": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
121
+ "108": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%fZ",
122
+ "109": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
123
+ "110": "%Y%m%d",
124
+ "111": "%Y%m%d%H%M%S",
125
+ "112": "%Y%m%d%z",
126
+ "113": "%Y%m%dT%H%M%S",
127
+ "114": "%Y%m%d_%H%M%S",
128
+ "115": "%Y,%j%z",
129
+ "116": "%Y,%m,%d",
130
+ "117": "%Y,%m,%d %G",
131
+ "118": "%Y,%m,%d %H %M",
132
+ "119": "%Y,%m,%d %H %M %S",
133
+ "120": "%Y,%m,%d %H,%M",
134
+ "121": "%Y,%m,%d %H,%M,%S",
135
+ "122": "%Y,%m,%d %H-%M",
136
+ "123": "%Y,%m,%d %H-%M-%S",
137
+ "124": "%Y,%m,%d %H:%M",
138
+ "125": "%Y,%m,%d %H:%M:%S",
139
+ "126": "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z",
140
+ "127": "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z[%Z]",
141
+ "128": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f",
142
+ "129": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z",
143
+ "130": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
144
+ "131": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%fZ",
145
+ "132": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
146
+ "133": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f",
147
+ "134": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z",
148
+ "135": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
149
+ "136": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%fZ",
150
+ "137": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
151
+ "138": "%Y,%m,%d%z",
152
+ "139": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S",
153
+ "140": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z",
154
+ "141": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
155
+ "142": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f",
156
+ "143": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z",
157
+ "144": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
158
+ "145": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%fZ",
159
+ "146": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
160
+ "147": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f",
161
+ "148": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z",
162
+ "149": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
163
+ "150": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%fZ",
164
+ "151": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
165
+ "152": "%Y-%b-%d",
166
+ "153": "%Y-%j",
167
+ "154": "%Y-%j%z",
168
+ "155": "%Y-%m",
169
+ "156": "%Y-%m-%d",
170
+ "157": "%Y-%m-%d %G",
171
+ "158": "%Y-%m-%d %H %M",
172
+ "159": "%Y-%m-%d %H %M %S",
173
+ "160": "%Y-%m-%d %H,%M",
174
+ "161": "%Y-%m-%d %H,%M,%S",
175
+ "162": "%Y-%m-%d %H-%M",
176
+ "163": "%Y-%m-%d %H-%M-%S",
177
+ "164": "%Y-%m-%d %H:%M",
178
+ "165": "%Y-%m-%d %H:%M:%S",
179
+ "166": "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z",
180
+ "167": "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z[%Z]",
181
+ "168": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f",
182
+ "169": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z",
183
+ "170": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
184
+ "171": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%fZ",
185
+ "172": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
186
+ "173": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f",
187
+ "174": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z",
188
+ "175": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
189
+ "176": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%fZ",
190
+ "177": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
191
+ "178": "%Y-%m-%d (%A)",
192
+ "179": "%Y-%m-%d%z",
193
+ "180": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S",
194
+ "181": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z",
195
+ "182": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
196
+ "183": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f",
197
+ "184": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z",
198
+ "185": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
199
+ "186": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%fZ",
200
+ "187": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
201
+ "188": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f",
202
+ "189": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z",
203
+ "190": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
204
+ "191": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ",
205
+ "192": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
206
+ "193": "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",
207
+ "194": "%Y-W%U-%w",
208
+ "195": "%Y-W%V-%u",
209
+ "196": "%Y.%j%z",
210
+ "197": "%Y.%m.%d",
211
+ "198": "%Y.%m.%d %G",
212
+ "199": "%Y.%m.%d %H:%M:%S",
213
+ "200": "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z",
214
+ "201": "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z[%Z]",
215
+ "202": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f",
216
+ "203": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z",
217
+ "204": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
218
+ "205": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%fZ",
219
+ "206": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
220
+ "207": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f",
221
+ "208": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z",
222
+ "209": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
223
+ "210": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%fZ",
224
+ "211": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
225
+ "212": "%Y.%m.%d%z",
226
+ "213": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S",
227
+ "214": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z",
228
+ "215": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
229
+ "216": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f",
230
+ "217": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z",
231
+ "218": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
232
+ "219": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%fZ",
233
+ "220": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
234
+ "221": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f",
235
+ "222": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z",
236
+ "223": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
237
+ "224": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%fZ",
238
+ "225": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
239
+ "226": "%Y/%j%z",
240
+ "227": "%Y/%m/%d",
241
+ "228": "%Y/%m/%d %G",
242
+ "229": "%Y/%m/%d %H %M",
243
+ "230": "%Y/%m/%d %H %M %S",
244
+ "231": "%Y/%m/%d %H,%M",
245
+ "232": "%Y/%m/%d %H,%M,%S",
246
+ "233": "%Y/%m/%d %H-%M",
247
+ "234": "%Y/%m/%d %H-%M-%S",
248
+ "235": "%Y/%m/%d %H:%M",
249
+ "236": "%Y/%m/%d %H:%M:%S",
250
+ "237": "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z",
251
+ "238": "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z[%Z]",
252
+ "239": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f",
253
+ "240": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z",
254
+ "241": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
255
+ "242": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%fZ",
256
+ "243": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
257
+ "244": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f",
258
+ "245": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z",
259
+ "246": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
260
+ "247": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%fZ",
261
+ "248": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
262
+ "249": "%Y/%m/%d%z",
263
+ "250": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S",
264
+ "251": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z",
265
+ "252": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
266
+ "253": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f",
267
+ "254": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z",
268
+ "255": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
269
+ "256": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%fZ",
270
+ "257": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
271
+ "258": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f",
272
+ "259": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z",
273
+ "260": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
274
+ "261": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%fZ",
275
+ "262": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
276
+ "263": "%Y:%m:%d",
277
+ "264": "%Y:%m:%d %H:%M",
278
+ "265": "%Y:%m:%d %H:%M:%S",
279
+ "266": "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5",
280
+ "267": "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5 %H\u6642%M\u5206%S\u79d2",
281
+ "268": "%a %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
282
+ "269": "%a %b %d %H:%M:%S %Z %Y",
283
+ "270": "%a, %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
284
+ "271": "%a- %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
285
+ "272": "%a. %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
286
+ "273": "%a/ %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
287
+ "274": "%b %-d %Y",
288
+ "275": "%b %-d %Y %-I:%M:%S %p",
289
+ "276": "%b %-d %Y",
290
+ "277": "%b %-d, %Y",
291
+ "278": "%b %-d, %Y %-I:%M:%S %p",
292
+ "279": "%b %-d- %Y",
293
+ "280": "%b %-d- %Y %-I:%M:%S %p",
294
+ "281": "%b %-d. %Y",
295
+ "282": "%b %-d. %Y %-I:%M:%S %p",
296
+ "283": "%b %-d/ %Y",
297
+ "284": "%b %-d/ %Y %-I:%M:%S %p",
298
+ "285": "%b %Y",
299
+ "286": "%b %d %H:%M:%S %Y",
300
+ "287": "%b %d, %Y",
301
+ "288": "%b-%d-%Y",
302
+ "289": "%d %B %Y",
303
+ "290": "%d %B %Y %H %M %S %Z",
304
+ "291": "%d %B %Y %H,%M,%S %Z",
305
+ "292": "%d %B %Y %H-%M-%S %Z",
306
+ "293": "%d %B %Y %H:%M:%S %Z",
307
+ "294": "%d %b %Y",
308
+ "295": "%d %b %Y %H %M %S",
309
+ "296": "%d %b %Y %H,%M,%S",
310
+ "297": "%d %b %Y %H-%M-%S",
311
+ "298": "%d %b %Y %H:%M:%S",
312
+ "299": "%d %b %y %-I:%M %p",
313
+ "300": "%d %b %y %I.%M.%S.%f %p",
314
+ "301": "%d %m %Y",
315
+ "302": "%d %m %Y %H %M",
316
+ "303": "%d %m %Y %H,%M",
317
+ "304": "%d %m %Y %H-%M",
318
+ "305": "%d %m %Y %H:%M",
319
+ "306": "%d %m %y %H %M",
320
+ "307": "%d %m %y %H,%M",
321
+ "308": "%d %m %y %H-%M",
322
+ "309": "%d %m %y %H:%M",
323
+ "310": "%d de %B de %Y",
324
+ "311": "%d,%b,%Y",
325
+ "312": "%d,%b,%Y %H %M %S",
326
+ "313": "%d,%b,%Y %H,%M,%S",
327
+ "314": "%d,%b,%Y %H-%M-%S",
328
+ "315": "%d,%b,%Y %H:%M:%S",
329
+ "316": "%d,%b,%y %-I:%M %p",
330
+ "317": "%d,%b,%y %I.%M.%S.%f %p",
331
+ "318": "%d,%m,%Y",
332
+ "319": "%d,%m,%Y %H %M",
333
+ "320": "%d,%m,%Y %H,%M",
334
+ "321": "%d,%m,%Y %H-%M",
335
+ "322": "%d,%m,%Y %H:%M",
336
+ "323": "%d,%m,%y %H %M",
337
+ "324": "%d,%m,%y %H,%M",
338
+ "325": "%d,%m,%y %H-%M",
339
+ "326": "%d,%m,%y %H:%M",
340
+ "327": "%d-%B-%Y",
341
+ "328": "%d-%B-%Y %I:%M %p",
342
+ "329": "%d-%b-%Y",
343
+ "330": "%d-%b-%Y %H %M %S",
344
+ "331": "%d-%b-%Y %H,%M,%S",
345
+ "332": "%d-%b-%Y %H-%M-%S",
346
+ "333": "%d-%b-%Y %H:%M:%S",
347
+ "334": "%d-%b-%y %-I:%M %p",
348
+ "335": "%d-%b-%y %I.%M.%S.%f %p",
349
+ "336": "%d-%m-%Y",
350
+ "337": "%d-%m-%Y %H %M",
351
+ "338": "%d-%m-%Y %H,%M",
352
+ "339": "%d-%m-%Y %H-%M",
353
+ "340": "%d-%m-%Y %H:%M",
354
+ "341": "%d-%m-%Y %H:%M:%S",
355
+ "342": "%d-%m-%Y %Hh%M",
356
+ "343": "%d-%m-%Y %I:%M:%S %p",
357
+ "344": "%d-%m-%Y%Z",
358
+ "345": "%d-%m-%y",
359
+ "346": "%d-%m-%y %H %M",
360
+ "347": "%d-%m-%y %H,%M",
361
+ "348": "%d-%m-%y %H-%M",
362
+ "349": "%d-%m-%y %H.%M.%S",
363
+ "350": "%d-%m-%y %H:%M",
364
+ "351": "%d.%b.%Y",
365
+ "352": "%d.%b.%Y %H:%M:%S",
366
+ "353": "%d.%b.%y %-I:%M %p",
367
+ "354": "%d.%b.%y %I.%M.%S.%f %p",
368
+ "355": "%d.%m.%Y",
369
+ "356": "%d/%b/%Y",
370
+ "357": "%d/%b/%Y %H %M %S",
371
+ "358": "%d/%b/%Y %H,%M,%S",
372
+ "359": "%d/%b/%Y %H-%M-%S",
373
+ "360": "%d/%b/%Y %H:%M:%S",
374
+ "361": "%d/%b/%y %-I:%M %p",
375
+ "362": "%d/%b/%y %I.%M.%S.%f %p",
376
+ "363": "%d/%m/%Y",
377
+ "364": "%d/%m/%Y %H %M",
378
+ "365": "%d/%m/%Y %H,%M",
379
+ "366": "%d/%m/%Y %H-%M",
380
+ "367": "%d/%m/%Y %H:%M",
381
+ "368": "%d/%m/%Y %I:%M %p",
382
+ "369": "%d/%m/%Y \u00e0 %H:%M",
383
+ "370": "%d/%m/%y %H %M",
384
+ "371": "%d/%m/%y %H,%M",
385
+ "372": "%d/%m/%y %H-%M",
386
+ "373": "%d/%m/%y %H:%M",
387
+ "374": "%d:%b:%Y",
388
+ "375": "%d:%b:%Y %H:%M:%S",
389
+ "376": "%d:%m:%Y %H:%M",
390
+ "377": "%d:%m:%y %H:%M",
391
+ "378": "%e %B %Y",
392
+ "379": "%m %d %Y",
393
+ "380": "%m %d %Y %H %M",
394
+ "381": "%m %d %Y %H %M %S",
395
+ "382": "%m %d %Y %H,%M",
396
+ "383": "%m %d %Y %H,%M,%S",
397
+ "384": "%m %d %Y %H-%M",
398
+ "385": "%m %d %Y %H-%M-%S",
399
+ "386": "%m %d %Y %H:%M",
400
+ "387": "%m %d %Y %H:%M:%S",
401
+ "388": "%m %d %y",
402
+ "389": "%m %d %y %-I:%M %p",
403
+ "390": "%m %d %y %H %M",
404
+ "391": "%m %d %y %H %M %S",
405
+ "392": "%m %d %y %H %M %p",
406
+ "393": "%m %d %y %H,%M",
407
+ "394": "%m %d %y %H,%M %p",
408
+ "395": "%m %d %y %H,%M,%S",
409
+ "396": "%m %d %y %H-%M",
410
+ "397": "%m %d %y %H-%M %p",
411
+ "398": "%m %d %y %H-%M-%S",
412
+ "399": "%m %d %y %H:%M",
413
+ "400": "%m %d %y %H:%M %p",
414
+ "401": "%m %d %y %H:%M:%S",
415
+ "402": "%m %d %y %I %M %S %p",
416
+ "403": "%m %d %y %I,%M,%S %p",
417
+ "404": "%m %d %y %I-%M-%S %p",
418
+ "405": "%m %d %y %I:%M:%S %p",
419
+ "406": "%m,%d,%Y",
420
+ "407": "%m,%d,%Y %H %M",
421
+ "408": "%m,%d,%Y %H %M %S",
422
+ "409": "%m,%d,%Y %H,%M",
423
+ "410": "%m,%d,%Y %H,%M,%S",
424
+ "411": "%m,%d,%Y %H-%M",
425
+ "412": "%m,%d,%Y %H-%M-%S",
426
+ "413": "%m,%d,%Y %H:%M",
427
+ "414": "%m,%d,%Y %H:%M:%S",
428
+ "415": "%m,%d,%y",
429
+ "416": "%m,%d,%y %-I:%M %p",
430
+ "417": "%m,%d,%y %H %M",
431
+ "418": "%m,%d,%y %H %M %S",
432
+ "419": "%m,%d,%y %H %M %p",
433
+ "420": "%m,%d,%y %H,%M",
434
+ "421": "%m,%d,%y %H,%M %p",
435
+ "422": "%m,%d,%y %H,%M,%S",
436
+ "423": "%m,%d,%y %H-%M",
437
+ "424": "%m,%d,%y %H-%M %p",
438
+ "425": "%m,%d,%y %H-%M-%S",
439
+ "426": "%m,%d,%y %H:%M",
440
+ "427": "%m,%d,%y %H:%M %p",
441
+ "428": "%m,%d,%y %H:%M:%S",
442
+ "429": "%m,%d,%y %I %M %S %p",
443
+ "430": "%m,%d,%y %I,%M,%S %p",
444
+ "431": "%m,%d,%y %I-%M-%S %p",
445
+ "432": "%m,%d,%y %I:%M:%S %p",
446
+ "433": "%m-%d-%Y",
447
+ "434": "%m-%d-%Y %H %M",
448
+ "435": "%m-%d-%Y %H %M %S",
449
+ "436": "%m-%d-%Y %H,%M",
450
+ "437": "%m-%d-%Y %H,%M,%S",
451
+ "438": "%m-%d-%Y %H-%M",
452
+ "439": "%m-%d-%Y %H-%M-%S",
453
+ "440": "%m-%d-%Y %H:%M",
454
+ "441": "%m-%d-%Y %H:%M:%S",
455
+ "442": "%m-%d-%y",
456
+ "443": "%m-%d-%y %-I:%M %p",
457
+ "444": "%m-%d-%y %H %M",
458
+ "445": "%m-%d-%y %H %M %S",
459
+ "446": "%m-%d-%y %H %M %p",
460
+ "447": "%m-%d-%y %H,%M",
461
+ "448": "%m-%d-%y %H,%M %p",
462
+ "449": "%m-%d-%y %H,%M,%S",
463
+ "450": "%m-%d-%y %H-%M",
464
+ "451": "%m-%d-%y %H-%M %p",
465
+ "452": "%m-%d-%y %H-%M-%S",
466
+ "453": "%m-%d-%y %H:%M",
467
+ "454": "%m-%d-%y %H:%M %p",
468
+ "455": "%m-%d-%y %H:%M:%S",
469
+ "456": "%m-%d-%y %I %M %S %p",
470
+ "457": "%m-%d-%y %I,%M,%S %p",
471
+ "458": "%m-%d-%y %I-%M-%S %p",
472
+ "459": "%m-%d-%y %I:%M:%S %p",
473
+ "460": "%m.%d.%Y",
474
+ "461": "%m.%d.%y",
475
+ "462": "%m.%d.%y %-I:%M %p",
476
+ "463": "%m/%d/%Y",
477
+ "464": "%m/%d/%Y %H %M",
478
+ "465": "%m/%d/%Y %H %M %S",
479
+ "466": "%m/%d/%Y %H,%M",
480
+ "467": "%m/%d/%Y %H,%M,%S",
481
+ "468": "%m/%d/%Y %H-%M",
482
+ "469": "%m/%d/%Y %H-%M-%S",
483
+ "470": "%m/%d/%Y %H:%M",
484
+ "471": "%m/%d/%Y %H:%M:%S",
485
+ "472": "%m/%d/%Y %I:%M %p",
486
+ "473": "%m/%d/%y",
487
+ "474": "%m/%d/%y %-I:%M %p",
488
+ "475": "%m/%d/%y %H %M",
489
+ "476": "%m/%d/%y %H %M %S",
490
+ "477": "%m/%d/%y %H %M %p",
491
+ "478": "%m/%d/%y %H,%M",
492
+ "479": "%m/%d/%y %H,%M %p",
493
+ "480": "%m/%d/%y %H,%M,%S",
494
+ "481": "%m/%d/%y %H-%M",
495
+ "482": "%m/%d/%y %H-%M %p",
496
+ "483": "%m/%d/%y %H-%M-%S",
497
+ "484": "%m/%d/%y %H:%M",
498
+ "485": "%m/%d/%y %H:%M %p",
499
+ "486": "%m/%d/%y %H:%M:%S",
500
+ "487": "%m/%d/%y %I %M %S %p",
501
+ "488": "%m/%d/%y %I,%M,%S %p",
502
+ "489": "%m/%d/%y %I-%M-%S %p",
503
+ "490": "%m/%d/%y %I:%M:%S %p",
504
+ "491": "%m:%d:%Y %H:%M",
505
+ "492": "%m:%d:%Y %H:%M:%S",
506
+ "493": "%m:%d:%y %H:%M",
507
+ "494": "%m:%d:%y %H:%M %p",
508
+ "495": "%m:%d:%y %H:%M:%S",
509
+ "496": "%m:%d:%y %I:%M:%S %p",
510
+ "497": "%s",
511
+ "498": "%s.%f",
512
+ "499": "%y %m %d",
513
+ "500": "%y %m %d %H %M",
514
+ "501": "%y %m %d %H %M %S",
515
+ "502": "%y %m %d %H,%M",
516
+ "503": "%y %m %d %H,%M,%S",
517
+ "504": "%y %m %d %H-%M",
518
+ "505": "%y %m %d %H-%M-%S",
519
+ "506": "%y %m %d %H:%M",
520
+ "507": "%y %m %d %H:%M:%S",
521
+ "508": "%y,%m,%d",
522
+ "509": "%y,%m,%d %H %M",
523
+ "510": "%y,%m,%d %H %M %S",
524
+ "511": "%y,%m,%d %H,%M",
525
+ "512": "%y,%m,%d %H,%M,%S",
526
+ "513": "%y,%m,%d %H-%M",
527
+ "514": "%y,%m,%d %H-%M-%S",
528
+ "515": "%y,%m,%d %H:%M",
529
+ "516": "%y,%m,%d %H:%M:%S",
530
+ "517": "%y-%m-%d",
531
+ "518": "%y-%m-%d %H %M",
532
+ "519": "%y-%m-%d %H %M %S",
533
+ "520": "%y-%m-%d %H,%M",
534
+ "521": "%y-%m-%d %H,%M,%S",
535
+ "522": "%y-%m-%d %H-%M",
536
+ "523": "%y-%m-%d %H-%M-%S",
537
+ "524": "%y-%m-%d %H:%M",
538
+ "525": "%y-%m-%d %H:%M:%S",
539
+ "526": "%y/%m/%d",
540
+ "527": "%y/%m/%d %H %M",
541
+ "528": "%y/%m/%d %H %M %S",
542
+ "529": "%y/%m/%d %H,%M",
543
+ "530": "%y/%m/%d %H,%M,%S",
544
+ "531": "%y/%m/%d %H-%M",
545
+ "532": "%y/%m/%d %H-%M-%S",
546
+ "533": "%y/%m/%d %H:%M",
547
+ "534": "%y/%m/%d %H:%M:%S",
548
+ "535": "%y:%m:%d",
549
+ "536": "%y:%m:%d %H:%M",
550
+ "537": "%y:%m:%d %H:%M:%S",
551
+ "538": "[%Y-%m-%d %H:%M:%S]"
552
+ },
553
+ "initializer_range": 0.02,
554
+ "label2id": {
555
+ "%-d %-m %Y": 0,
556
+ "%-d %b %Y %H:%M:%S %z": 1,
557
+ "%-d,%-m,%Y": 2,
558
+ "%-d,%b,%Y %H:%M:%S %z": 3,
559
+ "%-d-%-m-%Y": 4,
560
+ "%-d-%b-%Y %H:%M:%S %z": 5,
561
+ "%-d.%-m.%Y": 6,
562
+ "%-d.%b.%Y %H:%M:%S %z": 7,
563
+ "%-d/%-m/%Y": 8,
564
+ "%-d/%b/%Y %H:%M:%S %z": 9,
565
+ "%-m %-d %Y": 10,
566
+ "%-m %-d %y": 11,
567
+ "%-m %-d %y %-I:%M %p": 12,
568
+ "%-m,%-d,%Y": 13,
569
+ "%-m,%-d,%y": 14,
570
+ "%-m,%-d,%y %-I:%M %p": 15,
571
+ "%-m-%-d-%Y": 16,
572
+ "%-m-%-d-%y": 17,
573
+ "%-m-%-d-%y %-I:%M %p": 18,
574
+ "%-m.%-d.%Y": 19,
575
+ "%-m.%-d.%y": 20,
576
+ "%-m.%-d.%y %-I:%M %p": 21,
577
+ "%-m/%-d/%Y": 22,
578
+ "%-m/%-d/%y": 23,
579
+ "%-m/%-d/%y %-I:%M %p": 24,
580
+ "%A %B %-d %Y": 25,
581
+ "%A %B %-d %Y %-I:%M:%S %p %Z": 26,
582
+ "%A %d %B %Y": 27,
583
+ "%A %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 28,
584
+ "%A %d %B %Y %H %M %S %Z": 29,
585
+ "%A %d %B %Y %H,%M,%S %Z": 30,
586
+ "%A %d %B %Y %H-%M-%S %Z": 31,
587
+ "%A %d %B %Y %H:%M:%S %Z": 32,
588
+ "%A, %B %-d, %Y": 33,
589
+ "%A, %B %-d, %Y %-I:%M:%S %p %Z": 34,
590
+ "%A, %d %B %Y": 35,
591
+ "%A, %d %B %Y %H:%M:%S": 36,
592
+ "%A, %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 37,
593
+ "%A, %d %b %Y %H:%M": 38,
594
+ "%A- %B %-d- %Y": 39,
595
+ "%A- %B %-d- %Y %-I:%M:%S %p %Z": 40,
596
+ "%A- %d %B %Y": 41,
597
+ "%A- %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 42,
598
+ "%A. %B %-d. %Y": 43,
599
+ "%A. %B %-d. %Y %-I:%M:%S %p %Z": 44,
600
+ "%A. %d %B %Y": 45,
601
+ "%A. %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 46,
602
+ "%A/ %B %-d/ %Y": 47,
603
+ "%A/ %B %-d/ %Y %-I:%M:%S %p %Z": 48,
604
+ "%A/ %d %B %Y": 49,
605
+ "%A/ %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 50,
606
+ "%B %-d %Y": 51,
607
+ "%B %-d %Y": 52,
608
+ "%B %-d, %Y": 53,
609
+ "%B %-d- %Y": 54,
610
+ "%B %-d. %Y": 55,
611
+ "%B %-d/ %Y": 56,
612
+ "%B %d, %Y": 57,
613
+ "%B %d, %Y %I:%M %p": 58,
614
+ "%B-%d-%Y": 59,
615
+ "%GW%V %u": 60,
616
+ "%GW%V%u": 61,
617
+ "%GW%V,%u": 62,
618
+ "%GW%V-%u": 63,
619
+ "%GW%V.%u": 64,
620
+ "%GW%V/%u": 65,
621
+ "%H%M%S": 66,
622
+ "%H:%M": 67,
623
+ "%H:%M:%S": 68,
624
+ "%H:%M:%S.%f": 69,
625
+ "%I%M%S %p": 70,
626
+ "%I:%M %p": 71,
627
+ "%I:%M:%S %p": 72,
628
+ "%Y %j%z": 73,
629
+ "%Y %m %d": 74,
630
+ "%Y %m %d %G": 75,
631
+ "%Y %m %d %H %M": 76,
632
+ "%Y %m %d %H %M %S": 77,
633
+ "%Y %m %d %H,%M": 78,
634
+ "%Y %m %d %H,%M,%S": 79,
635
+ "%Y %m %d %H-%M": 80,
636
+ "%Y %m %d %H-%M-%S": 81,
637
+ "%Y %m %d %H:%M": 82,
638
+ "%Y %m %d %H:%M:%S": 83,
639
+ "%Y %m %d %H:%M:%S%z": 84,
640
+ "%Y %m %d %H:%M:%S%z[%Z]": 85,
641
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f": 86,
642
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z": 87,
643
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 88,
644
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%fZ": 89,
645
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f[%Z]": 90,
646
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f": 91,
647
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z": 92,
648
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 93,
649
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%fZ": 94,
650
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f[%Z]": 95,
651
+ "%Y %m %d%z": 96,
652
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S": 97,
653
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S%z": 98,
654
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S%z[%Z]": 99,
655
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f": 100,
656
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z": 101,
657
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 102,
658
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%fZ": 103,
659
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 104,
660
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f": 105,
661
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z": 106,
662
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 107,
663
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%fZ": 108,
664
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 109,
665
+ "%Y%m%d": 110,
666
+ "%Y%m%d%H%M%S": 111,
667
+ "%Y%m%d%z": 112,
668
+ "%Y%m%dT%H%M%S": 113,
669
+ "%Y%m%d_%H%M%S": 114,
670
+ "%Y,%j%z": 115,
671
+ "%Y,%m,%d": 116,
672
+ "%Y,%m,%d %G": 117,
673
+ "%Y,%m,%d %H %M": 118,
674
+ "%Y,%m,%d %H %M %S": 119,
675
+ "%Y,%m,%d %H,%M": 120,
676
+ "%Y,%m,%d %H,%M,%S": 121,
677
+ "%Y,%m,%d %H-%M": 122,
678
+ "%Y,%m,%d %H-%M-%S": 123,
679
+ "%Y,%m,%d %H:%M": 124,
680
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S": 125,
681
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z": 126,
682
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z[%Z]": 127,
683
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f": 128,
684
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z": 129,
685
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 130,
686
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%fZ": 131,
687
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 132,
688
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f": 133,
689
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z": 134,
690
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 135,
691
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%fZ": 136,
692
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 137,
693
+ "%Y,%m,%d%z": 138,
694
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S": 139,
695
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z": 140,
696
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 141,
697
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f": 142,
698
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z": 143,
699
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 144,
700
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%fZ": 145,
701
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 146,
702
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f": 147,
703
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z": 148,
704
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 149,
705
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%fZ": 150,
706
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 151,
707
+ "%Y-%b-%d": 152,
708
+ "%Y-%j": 153,
709
+ "%Y-%j%z": 154,
710
+ "%Y-%m": 155,
711
+ "%Y-%m-%d": 156,
712
+ "%Y-%m-%d %G": 157,
713
+ "%Y-%m-%d %H %M": 158,
714
+ "%Y-%m-%d %H %M %S": 159,
715
+ "%Y-%m-%d %H,%M": 160,
716
+ "%Y-%m-%d %H,%M,%S": 161,
717
+ "%Y-%m-%d %H-%M": 162,
718
+ "%Y-%m-%d %H-%M-%S": 163,
719
+ "%Y-%m-%d %H:%M": 164,
720
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S": 165,
721
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z": 166,
722
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z[%Z]": 167,
723
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f": 168,
724
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z": 169,
725
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 170,
726
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%fZ": 171,
727
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 172,
728
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f": 173,
729
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z": 174,
730
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 175,
731
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%fZ": 176,
732
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 177,
733
+ "%Y-%m-%d (%A)": 178,
734
+ "%Y-%m-%d%z": 179,
735
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S": 180,
736
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z": 181,
737
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 182,
738
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f": 183,
739
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z": 184,
740
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 185,
741
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%fZ": 186,
742
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 187,
743
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f": 188,
744
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z": 189,
745
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 190,
746
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ": 191,
747
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 192,
748
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ": 193,
749
+ "%Y-W%U-%w": 194,
750
+ "%Y-W%V-%u": 195,
751
+ "%Y.%j%z": 196,
752
+ "%Y.%m.%d": 197,
753
+ "%Y.%m.%d %G": 198,
754
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S": 199,
755
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z": 200,
756
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z[%Z]": 201,
757
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f": 202,
758
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z": 203,
759
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 204,
760
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%fZ": 205,
761
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 206,
762
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f": 207,
763
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z": 208,
764
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 209,
765
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%fZ": 210,
766
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 211,
767
+ "%Y.%m.%d%z": 212,
768
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S": 213,
769
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z": 214,
770
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 215,
771
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f": 216,
772
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z": 217,
773
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 218,
774
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%fZ": 219,
775
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 220,
776
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f": 221,
777
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z": 222,
778
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 223,
779
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%fZ": 224,
780
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 225,
781
+ "%Y/%j%z": 226,
782
+ "%Y/%m/%d": 227,
783
+ "%Y/%m/%d %G": 228,
784
+ "%Y/%m/%d %H %M": 229,
785
+ "%Y/%m/%d %H %M %S": 230,
786
+ "%Y/%m/%d %H,%M": 231,
787
+ "%Y/%m/%d %H,%M,%S": 232,
788
+ "%Y/%m/%d %H-%M": 233,
789
+ "%Y/%m/%d %H-%M-%S": 234,
790
+ "%Y/%m/%d %H:%M": 235,
791
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S": 236,
792
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z": 237,
793
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z[%Z]": 238,
794
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f": 239,
795
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z": 240,
796
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 241,
797
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%fZ": 242,
798
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 243,
799
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f": 244,
800
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z": 245,
801
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 246,
802
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%fZ": 247,
803
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 248,
804
+ "%Y/%m/%d%z": 249,
805
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S": 250,
806
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z": 251,
807
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 252,
808
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f": 253,
809
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z": 254,
810
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 255,
811
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%fZ": 256,
812
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 257,
813
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f": 258,
814
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z": 259,
815
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 260,
816
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%fZ": 261,
817
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 262,
818
+ "%Y:%m:%d": 263,
819
+ "%Y:%m:%d %H:%M": 264,
820
+ "%Y:%m:%d %H:%M:%S": 265,
821
+ "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5": 266,
822
+ "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5 %H\u6642%M\u5206%S\u79d2": 267,
823
+ "%a %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 268,
824
+ "%a %b %d %H:%M:%S %Z %Y": 269,
825
+ "%a, %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 270,
826
+ "%a- %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 271,
827
+ "%a. %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 272,
828
+ "%a/ %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 273,
829
+ "%b %-d %Y": 274,
830
+ "%b %-d %Y %-I:%M:%S %p": 275,
831
+ "%b %-d %Y": 276,
832
+ "%b %-d, %Y": 277,
833
+ "%b %-d, %Y %-I:%M:%S %p": 278,
834
+ "%b %-d- %Y": 279,
835
+ "%b %-d- %Y %-I:%M:%S %p": 280,
836
+ "%b %-d. %Y": 281,
837
+ "%b %-d. %Y %-I:%M:%S %p": 282,
838
+ "%b %-d/ %Y": 283,
839
+ "%b %-d/ %Y %-I:%M:%S %p": 284,
840
+ "%b %Y": 285,
841
+ "%b %d %H:%M:%S %Y": 286,
842
+ "%b %d, %Y": 287,
843
+ "%b-%d-%Y": 288,
844
+ "%d %B %Y": 289,
845
+ "%d %B %Y %H %M %S %Z": 290,
846
+ "%d %B %Y %H,%M,%S %Z": 291,
847
+ "%d %B %Y %H-%M-%S %Z": 292,
848
+ "%d %B %Y %H:%M:%S %Z": 293,
849
+ "%d %b %Y": 294,
850
+ "%d %b %Y %H %M %S": 295,
851
+ "%d %b %Y %H,%M,%S": 296,
852
+ "%d %b %Y %H-%M-%S": 297,
853
+ "%d %b %Y %H:%M:%S": 298,
854
+ "%d %b %y %-I:%M %p": 299,
855
+ "%d %b %y %I.%M.%S.%f %p": 300,
856
+ "%d %m %Y": 301,
857
+ "%d %m %Y %H %M": 302,
858
+ "%d %m %Y %H,%M": 303,
859
+ "%d %m %Y %H-%M": 304,
860
+ "%d %m %Y %H:%M": 305,
861
+ "%d %m %y %H %M": 306,
862
+ "%d %m %y %H,%M": 307,
863
+ "%d %m %y %H-%M": 308,
864
+ "%d %m %y %H:%M": 309,
865
+ "%d de %B de %Y": 310,
866
+ "%d,%b,%Y": 311,
867
+ "%d,%b,%Y %H %M %S": 312,
868
+ "%d,%b,%Y %H,%M,%S": 313,
869
+ "%d,%b,%Y %H-%M-%S": 314,
870
+ "%d,%b,%Y %H:%M:%S": 315,
871
+ "%d,%b,%y %-I:%M %p": 316,
872
+ "%d,%b,%y %I.%M.%S.%f %p": 317,
873
+ "%d,%m,%Y": 318,
874
+ "%d,%m,%Y %H %M": 319,
875
+ "%d,%m,%Y %H,%M": 320,
876
+ "%d,%m,%Y %H-%M": 321,
877
+ "%d,%m,%Y %H:%M": 322,
878
+ "%d,%m,%y %H %M": 323,
879
+ "%d,%m,%y %H,%M": 324,
880
+ "%d,%m,%y %H-%M": 325,
881
+ "%d,%m,%y %H:%M": 326,
882
+ "%d-%B-%Y": 327,
883
+ "%d-%B-%Y %I:%M %p": 328,
884
+ "%d-%b-%Y": 329,
885
+ "%d-%b-%Y %H %M %S": 330,
886
+ "%d-%b-%Y %H,%M,%S": 331,
887
+ "%d-%b-%Y %H-%M-%S": 332,
888
+ "%d-%b-%Y %H:%M:%S": 333,
889
+ "%d-%b-%y %-I:%M %p": 334,
890
+ "%d-%b-%y %I.%M.%S.%f %p": 335,
891
+ "%d-%m-%Y": 336,
892
+ "%d-%m-%Y %H %M": 337,
893
+ "%d-%m-%Y %H,%M": 338,
894
+ "%d-%m-%Y %H-%M": 339,
895
+ "%d-%m-%Y %H:%M": 340,
896
+ "%d-%m-%Y %H:%M:%S": 341,
897
+ "%d-%m-%Y %Hh%M": 342,
898
+ "%d-%m-%Y %I:%M:%S %p": 343,
899
+ "%d-%m-%Y%Z": 344,
900
+ "%d-%m-%y": 345,
901
+ "%d-%m-%y %H %M": 346,
902
+ "%d-%m-%y %H,%M": 347,
903
+ "%d-%m-%y %H-%M": 348,
904
+ "%d-%m-%y %H.%M.%S": 349,
905
+ "%d-%m-%y %H:%M": 350,
906
+ "%d.%b.%Y": 351,
907
+ "%d.%b.%Y %H:%M:%S": 352,
908
+ "%d.%b.%y %-I:%M %p": 353,
909
+ "%d.%b.%y %I.%M.%S.%f %p": 354,
910
+ "%d.%m.%Y": 355,
911
+ "%d/%b/%Y": 356,
912
+ "%d/%b/%Y %H %M %S": 357,
913
+ "%d/%b/%Y %H,%M,%S": 358,
914
+ "%d/%b/%Y %H-%M-%S": 359,
915
+ "%d/%b/%Y %H:%M:%S": 360,
916
+ "%d/%b/%y %-I:%M %p": 361,
917
+ "%d/%b/%y %I.%M.%S.%f %p": 362,
918
+ "%d/%m/%Y": 363,
919
+ "%d/%m/%Y %H %M": 364,
920
+ "%d/%m/%Y %H,%M": 365,
921
+ "%d/%m/%Y %H-%M": 366,
922
+ "%d/%m/%Y %H:%M": 367,
923
+ "%d/%m/%Y %I:%M %p": 368,
924
+ "%d/%m/%Y \u00e0 %H:%M": 369,
925
+ "%d/%m/%y %H %M": 370,
926
+ "%d/%m/%y %H,%M": 371,
927
+ "%d/%m/%y %H-%M": 372,
928
+ "%d/%m/%y %H:%M": 373,
929
+ "%d:%b:%Y": 374,
930
+ "%d:%b:%Y %H:%M:%S": 375,
931
+ "%d:%m:%Y %H:%M": 376,
932
+ "%d:%m:%y %H:%M": 377,
933
+ "%e %B %Y": 378,
934
+ "%m %d %Y": 379,
935
+ "%m %d %Y %H %M": 380,
936
+ "%m %d %Y %H %M %S": 381,
937
+ "%m %d %Y %H,%M": 382,
938
+ "%m %d %Y %H,%M,%S": 383,
939
+ "%m %d %Y %H-%M": 384,
940
+ "%m %d %Y %H-%M-%S": 385,
941
+ "%m %d %Y %H:%M": 386,
942
+ "%m %d %Y %H:%M:%S": 387,
943
+ "%m %d %y": 388,
944
+ "%m %d %y %-I:%M %p": 389,
945
+ "%m %d %y %H %M": 390,
946
+ "%m %d %y %H %M %S": 391,
947
+ "%m %d %y %H %M %p": 392,
948
+ "%m %d %y %H,%M": 393,
949
+ "%m %d %y %H,%M %p": 394,
950
+ "%m %d %y %H,%M,%S": 395,
951
+ "%m %d %y %H-%M": 396,
952
+ "%m %d %y %H-%M %p": 397,
953
+ "%m %d %y %H-%M-%S": 398,
954
+ "%m %d %y %H:%M": 399,
955
+ "%m %d %y %H:%M %p": 400,
956
+ "%m %d %y %H:%M:%S": 401,
957
+ "%m %d %y %I %M %S %p": 402,
958
+ "%m %d %y %I,%M,%S %p": 403,
959
+ "%m %d %y %I-%M-%S %p": 404,
960
+ "%m %d %y %I:%M:%S %p": 405,
961
+ "%m,%d,%Y": 406,
962
+ "%m,%d,%Y %H %M": 407,
963
+ "%m,%d,%Y %H %M %S": 408,
964
+ "%m,%d,%Y %H,%M": 409,
965
+ "%m,%d,%Y %H,%M,%S": 410,
966
+ "%m,%d,%Y %H-%M": 411,
967
+ "%m,%d,%Y %H-%M-%S": 412,
968
+ "%m,%d,%Y %H:%M": 413,
969
+ "%m,%d,%Y %H:%M:%S": 414,
970
+ "%m,%d,%y": 415,
971
+ "%m,%d,%y %-I:%M %p": 416,
972
+ "%m,%d,%y %H %M": 417,
973
+ "%m,%d,%y %H %M %S": 418,
974
+ "%m,%d,%y %H %M %p": 419,
975
+ "%m,%d,%y %H,%M": 420,
976
+ "%m,%d,%y %H,%M %p": 421,
977
+ "%m,%d,%y %H,%M,%S": 422,
978
+ "%m,%d,%y %H-%M": 423,
979
+ "%m,%d,%y %H-%M %p": 424,
980
+ "%m,%d,%y %H-%M-%S": 425,
981
+ "%m,%d,%y %H:%M": 426,
982
+ "%m,%d,%y %H:%M %p": 427,
983
+ "%m,%d,%y %H:%M:%S": 428,
984
+ "%m,%d,%y %I %M %S %p": 429,
985
+ "%m,%d,%y %I,%M,%S %p": 430,
986
+ "%m,%d,%y %I-%M-%S %p": 431,
987
+ "%m,%d,%y %I:%M:%S %p": 432,
988
+ "%m-%d-%Y": 433,
989
+ "%m-%d-%Y %H %M": 434,
990
+ "%m-%d-%Y %H %M %S": 435,
991
+ "%m-%d-%Y %H,%M": 436,
992
+ "%m-%d-%Y %H,%M,%S": 437,
993
+ "%m-%d-%Y %H-%M": 438,
994
+ "%m-%d-%Y %H-%M-%S": 439,
995
+ "%m-%d-%Y %H:%M": 440,
996
+ "%m-%d-%Y %H:%M:%S": 441,
997
+ "%m-%d-%y": 442,
998
+ "%m-%d-%y %-I:%M %p": 443,
999
+ "%m-%d-%y %H %M": 444,
1000
+ "%m-%d-%y %H %M %S": 445,
1001
+ "%m-%d-%y %H %M %p": 446,
1002
+ "%m-%d-%y %H,%M": 447,
1003
+ "%m-%d-%y %H,%M %p": 448,
1004
+ "%m-%d-%y %H,%M,%S": 449,
1005
+ "%m-%d-%y %H-%M": 450,
1006
+ "%m-%d-%y %H-%M %p": 451,
1007
+ "%m-%d-%y %H-%M-%S": 452,
1008
+ "%m-%d-%y %H:%M": 453,
1009
+ "%m-%d-%y %H:%M %p": 454,
1010
+ "%m-%d-%y %H:%M:%S": 455,
1011
+ "%m-%d-%y %I %M %S %p": 456,
1012
+ "%m-%d-%y %I,%M,%S %p": 457,
1013
+ "%m-%d-%y %I-%M-%S %p": 458,
1014
+ "%m-%d-%y %I:%M:%S %p": 459,
1015
+ "%m.%d.%Y": 460,
1016
+ "%m.%d.%y": 461,
1017
+ "%m.%d.%y %-I:%M %p": 462,
1018
+ "%m/%d/%Y": 463,
1019
+ "%m/%d/%Y %H %M": 464,
1020
+ "%m/%d/%Y %H %M %S": 465,
1021
+ "%m/%d/%Y %H,%M": 466,
1022
+ "%m/%d/%Y %H,%M,%S": 467,
1023
+ "%m/%d/%Y %H-%M": 468,
1024
+ "%m/%d/%Y %H-%M-%S": 469,
1025
+ "%m/%d/%Y %H:%M": 470,
1026
+ "%m/%d/%Y %H:%M:%S": 471,
1027
+ "%m/%d/%Y %I:%M %p": 472,
1028
+ "%m/%d/%y": 473,
1029
+ "%m/%d/%y %-I:%M %p": 474,
1030
+ "%m/%d/%y %H %M": 475,
1031
+ "%m/%d/%y %H %M %S": 476,
1032
+ "%m/%d/%y %H %M %p": 477,
1033
+ "%m/%d/%y %H,%M": 478,
1034
+ "%m/%d/%y %H,%M %p": 479,
1035
+ "%m/%d/%y %H,%M,%S": 480,
1036
+ "%m/%d/%y %H-%M": 481,
1037
+ "%m/%d/%y %H-%M %p": 482,
1038
+ "%m/%d/%y %H-%M-%S": 483,
1039
+ "%m/%d/%y %H:%M": 484,
1040
+ "%m/%d/%y %H:%M %p": 485,
1041
+ "%m/%d/%y %H:%M:%S": 486,
1042
+ "%m/%d/%y %I %M %S %p": 487,
1043
+ "%m/%d/%y %I,%M,%S %p": 488,
1044
+ "%m/%d/%y %I-%M-%S %p": 489,
1045
+ "%m/%d/%y %I:%M:%S %p": 490,
1046
+ "%m:%d:%Y %H:%M": 491,
1047
+ "%m:%d:%Y %H:%M:%S": 492,
1048
+ "%m:%d:%y %H:%M": 493,
1049
+ "%m:%d:%y %H:%M %p": 494,
1050
+ "%m:%d:%y %H:%M:%S": 495,
1051
+ "%m:%d:%y %I:%M:%S %p": 496,
1052
+ "%s": 497,
1053
+ "%s.%f": 498,
1054
+ "%y %m %d": 499,
1055
+ "%y %m %d %H %M": 500,
1056
+ "%y %m %d %H %M %S": 501,
1057
+ "%y %m %d %H,%M": 502,
1058
+ "%y %m %d %H,%M,%S": 503,
1059
+ "%y %m %d %H-%M": 504,
1060
+ "%y %m %d %H-%M-%S": 505,
1061
+ "%y %m %d %H:%M": 506,
1062
+ "%y %m %d %H:%M:%S": 507,
1063
+ "%y,%m,%d": 508,
1064
+ "%y,%m,%d %H %M": 509,
1065
+ "%y,%m,%d %H %M %S": 510,
1066
+ "%y,%m,%d %H,%M": 511,
1067
+ "%y,%m,%d %H,%M,%S": 512,
1068
+ "%y,%m,%d %H-%M": 513,
1069
+ "%y,%m,%d %H-%M-%S": 514,
1070
+ "%y,%m,%d %H:%M": 515,
1071
+ "%y,%m,%d %H:%M:%S": 516,
1072
+ "%y-%m-%d": 517,
1073
+ "%y-%m-%d %H %M": 518,
1074
+ "%y-%m-%d %H %M %S": 519,
1075
+ "%y-%m-%d %H,%M": 520,
1076
+ "%y-%m-%d %H,%M,%S": 521,
1077
+ "%y-%m-%d %H-%M": 522,
1078
+ "%y-%m-%d %H-%M-%S": 523,
1079
+ "%y-%m-%d %H:%M": 524,
1080
+ "%y-%m-%d %H:%M:%S": 525,
1081
+ "%y/%m/%d": 526,
1082
+ "%y/%m/%d %H %M": 527,
1083
+ "%y/%m/%d %H %M %S": 528,
1084
+ "%y/%m/%d %H,%M": 529,
1085
+ "%y/%m/%d %H,%M,%S": 530,
1086
+ "%y/%m/%d %H-%M": 531,
1087
+ "%y/%m/%d %H-%M-%S": 532,
1088
+ "%y/%m/%d %H:%M": 533,
1089
+ "%y/%m/%d %H:%M:%S": 534,
1090
+ "%y:%m:%d": 535,
1091
+ "%y:%m:%d %H:%M": 536,
1092
+ "%y:%m:%d %H:%M:%S": 537,
1093
+ "[%Y-%m-%d %H:%M:%S]": 538
1094
+ },
1095
+ "max_position_embeddings": 512,
1096
+ "model_type": "distilbert",
1097
+ "n_heads": 12,
1098
+ "n_layers": 6,
1099
+ "pad_token_id": 0,
1100
+ "problem_type": "single_label_classification",
1101
+ "qa_dropout": 0.1,
1102
+ "seq_classif_dropout": 0.2,
1103
+ "sinusoidal_pos_embds": false,
1104
+ "tie_weights_": true,
1105
+ "torch_dtype": "float32",
1106
+ "transformers_version": "4.46.2",
1107
+ "vocab_size": 30522
1108
+ }
checkpoint-11082/model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:14ae24774d3011897ddc0e91f61ebabb1aaff7ebb950d52a746b830e4c7b5028
3
+ size 269484396
checkpoint-11082/optimizer.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:987d739fd445264b61bec103b3b0d3e6cdc7fe16d7fadacfe68e82da1cb327fe
3
+ size 539030906
checkpoint-11082/rng_state.pth ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:1f5dbe08c7bcf21b83ee9d9d9833ab685a29a2fbe3cb595485147db0bd62db18
3
+ size 14244
checkpoint-11082/scheduler.pt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:4af9531f7b55a51c23abd45a3223f3124585d01e46dc075019b13af107fa3c7a
3
+ size 1064
checkpoint-11082/trainer_state.json ADDED
@@ -0,0 +1,3197 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "best_metric": 0.15377455949783325,
3
+ "best_model_checkpoint": "date2format/checkpoint-11082",
4
+ "epoch": 3.0,
5
+ "eval_steps": 500,
6
+ "global_step": 11082,
7
+ "is_hyper_param_search": false,
8
+ "is_local_process_zero": true,
9
+ "is_world_process_zero": true,
10
+ "log_history": [
11
+ {
12
+ "epoch": 0.00676773145641581,
13
+ "grad_norm": Infinity,
14
+ "learning_rate": 1.0820559062218215e-06,
15
+ "loss": 6.7854,
16
+ "step": 25
17
+ },
18
+ {
19
+ "epoch": 0.01353546291283162,
20
+ "grad_norm": 18.809656143188477,
21
+ "learning_rate": 2.2091974752028858e-06,
22
+ "loss": 6.8207,
23
+ "step": 50
24
+ },
25
+ {
26
+ "epoch": 0.020303194369247428,
27
+ "grad_norm": 18.936891555786133,
28
+ "learning_rate": 3.3363390441839496e-06,
29
+ "loss": 6.712,
30
+ "step": 75
31
+ },
32
+ {
33
+ "epoch": 0.02707092582566324,
34
+ "grad_norm": 16.995830535888672,
35
+ "learning_rate": 4.4634806131650134e-06,
36
+ "loss": 6.6652,
37
+ "step": 100
38
+ },
39
+ {
40
+ "epoch": 0.03383865728207905,
41
+ "grad_norm": 16.105716705322266,
42
+ "learning_rate": 5.590622182146077e-06,
43
+ "loss": 6.5538,
44
+ "step": 125
45
+ },
46
+ {
47
+ "epoch": 0.040606388738494856,
48
+ "grad_norm": 16.41363525390625,
49
+ "learning_rate": 6.717763751127142e-06,
50
+ "loss": 6.5388,
51
+ "step": 150
52
+ },
53
+ {
54
+ "epoch": 0.04737412019491066,
55
+ "grad_norm": 16.850101470947266,
56
+ "learning_rate": 7.844905320108207e-06,
57
+ "loss": 6.4123,
58
+ "step": 175
59
+ },
60
+ {
61
+ "epoch": 0.05414185165132648,
62
+ "grad_norm": 15.117751121520996,
63
+ "learning_rate": 8.972046889089269e-06,
64
+ "loss": 6.3959,
65
+ "step": 200
66
+ },
67
+ {
68
+ "epoch": 0.060909583107742284,
69
+ "grad_norm": 14.722877502441406,
70
+ "learning_rate": 1.0099188458070334e-05,
71
+ "loss": 6.2513,
72
+ "step": 225
73
+ },
74
+ {
75
+ "epoch": 0.0676773145641581,
76
+ "grad_norm": 13.270645141601562,
77
+ "learning_rate": 1.1226330027051398e-05,
78
+ "loss": 6.2321,
79
+ "step": 250
80
+ },
81
+ {
82
+ "epoch": 0.0744450460205739,
83
+ "grad_norm": 12.977484703063965,
84
+ "learning_rate": 1.2353471596032462e-05,
85
+ "loss": 6.129,
86
+ "step": 275
87
+ },
88
+ {
89
+ "epoch": 0.08121277747698971,
90
+ "grad_norm": 12.7619047164917,
91
+ "learning_rate": 1.3480613165013526e-05,
92
+ "loss": 5.9896,
93
+ "step": 300
94
+ },
95
+ {
96
+ "epoch": 0.08798050893340552,
97
+ "grad_norm": 12.988408088684082,
98
+ "learning_rate": 1.4607754733994591e-05,
99
+ "loss": 5.9501,
100
+ "step": 325
101
+ },
102
+ {
103
+ "epoch": 0.09474824038982133,
104
+ "grad_norm": 13.49023723602295,
105
+ "learning_rate": 1.5734896302975655e-05,
106
+ "loss": 5.8552,
107
+ "step": 350
108
+ },
109
+ {
110
+ "epoch": 0.10151597184623715,
111
+ "grad_norm": 13.501762390136719,
112
+ "learning_rate": 1.686203787195672e-05,
113
+ "loss": 5.7112,
114
+ "step": 375
115
+ },
116
+ {
117
+ "epoch": 0.10828370330265295,
118
+ "grad_norm": 13.560358047485352,
119
+ "learning_rate": 1.7989179440937783e-05,
120
+ "loss": 5.5904,
121
+ "step": 400
122
+ },
123
+ {
124
+ "epoch": 0.11505143475906876,
125
+ "grad_norm": 13.383050918579102,
126
+ "learning_rate": 1.9116321009918847e-05,
127
+ "loss": 5.5183,
128
+ "step": 425
129
+ },
130
+ {
131
+ "epoch": 0.12181916621548457,
132
+ "grad_norm": 13.750153541564941,
133
+ "learning_rate": 2.024346257889991e-05,
134
+ "loss": 5.4114,
135
+ "step": 450
136
+ },
137
+ {
138
+ "epoch": 0.12858689767190037,
139
+ "grad_norm": 14.731257438659668,
140
+ "learning_rate": 2.1370604147880974e-05,
141
+ "loss": 5.1422,
142
+ "step": 475
143
+ },
144
+ {
145
+ "epoch": 0.1353546291283162,
146
+ "grad_norm": 13.863329887390137,
147
+ "learning_rate": 2.2497745716862038e-05,
148
+ "loss": 5.2576,
149
+ "step": 500
150
+ },
151
+ {
152
+ "epoch": 0.142122360584732,
153
+ "grad_norm": 14.840801239013672,
154
+ "learning_rate": 2.3624887285843102e-05,
155
+ "loss": 4.9023,
156
+ "step": 525
157
+ },
158
+ {
159
+ "epoch": 0.1488900920411478,
160
+ "grad_norm": 13.968029975891113,
161
+ "learning_rate": 2.4752028854824166e-05,
162
+ "loss": 4.8976,
163
+ "step": 550
164
+ },
165
+ {
166
+ "epoch": 0.15565782349756363,
167
+ "grad_norm": 15.291852951049805,
168
+ "learning_rate": 2.5879170423805233e-05,
169
+ "loss": 4.7663,
170
+ "step": 575
171
+ },
172
+ {
173
+ "epoch": 0.16242555495397942,
174
+ "grad_norm": 14.247614860534668,
175
+ "learning_rate": 2.7006311992786293e-05,
176
+ "loss": 4.7057,
177
+ "step": 600
178
+ },
179
+ {
180
+ "epoch": 0.16919328641039524,
181
+ "grad_norm": 15.434479713439941,
182
+ "learning_rate": 2.8133453561767357e-05,
183
+ "loss": 4.5958,
184
+ "step": 625
185
+ },
186
+ {
187
+ "epoch": 0.17596101786681104,
188
+ "grad_norm": 15.81191635131836,
189
+ "learning_rate": 2.9260595130748425e-05,
190
+ "loss": 4.4317,
191
+ "step": 650
192
+ },
193
+ {
194
+ "epoch": 0.18272874932322686,
195
+ "grad_norm": 15.542362213134766,
196
+ "learning_rate": 3.0387736699729485e-05,
197
+ "loss": 4.3024,
198
+ "step": 675
199
+ },
200
+ {
201
+ "epoch": 0.18949648077964265,
202
+ "grad_norm": 15.908782005310059,
203
+ "learning_rate": 3.151487826871055e-05,
204
+ "loss": 4.2023,
205
+ "step": 700
206
+ },
207
+ {
208
+ "epoch": 0.19626421223605847,
209
+ "grad_norm": 17.07871437072754,
210
+ "learning_rate": 3.264201983769162e-05,
211
+ "loss": 4.1671,
212
+ "step": 725
213
+ },
214
+ {
215
+ "epoch": 0.2030319436924743,
216
+ "grad_norm": 14.337630271911621,
217
+ "learning_rate": 3.3769161406672676e-05,
218
+ "loss": 3.8202,
219
+ "step": 750
220
+ },
221
+ {
222
+ "epoch": 0.20979967514889009,
223
+ "grad_norm": 15.395954132080078,
224
+ "learning_rate": 3.489630297565375e-05,
225
+ "loss": 3.7002,
226
+ "step": 775
227
+ },
228
+ {
229
+ "epoch": 0.2165674066053059,
230
+ "grad_norm": 17.821945190429688,
231
+ "learning_rate": 3.602344454463481e-05,
232
+ "loss": 3.7328,
233
+ "step": 800
234
+ },
235
+ {
236
+ "epoch": 0.2233351380617217,
237
+ "grad_norm": 15.371402740478516,
238
+ "learning_rate": 3.715058611361587e-05,
239
+ "loss": 3.4769,
240
+ "step": 825
241
+ },
242
+ {
243
+ "epoch": 0.23010286951813752,
244
+ "grad_norm": 18.089616775512695,
245
+ "learning_rate": 3.827772768259694e-05,
246
+ "loss": 3.5862,
247
+ "step": 850
248
+ },
249
+ {
250
+ "epoch": 0.23687060097455334,
251
+ "grad_norm": 16.150415420532227,
252
+ "learning_rate": 3.9404869251578e-05,
253
+ "loss": 3.2755,
254
+ "step": 875
255
+ },
256
+ {
257
+ "epoch": 0.24363833243096913,
258
+ "grad_norm": 16.139698028564453,
259
+ "learning_rate": 4.0532010820559066e-05,
260
+ "loss": 3.1737,
261
+ "step": 900
262
+ },
263
+ {
264
+ "epoch": 0.25040606388738496,
265
+ "grad_norm": 16.604488372802734,
266
+ "learning_rate": 4.165915238954013e-05,
267
+ "loss": 3.1445,
268
+ "step": 925
269
+ },
270
+ {
271
+ "epoch": 0.25717379534380075,
272
+ "grad_norm": 17.532072067260742,
273
+ "learning_rate": 4.278629395852119e-05,
274
+ "loss": 3.1923,
275
+ "step": 950
276
+ },
277
+ {
278
+ "epoch": 0.26394152680021654,
279
+ "grad_norm": 17.041091918945312,
280
+ "learning_rate": 4.391343552750226e-05,
281
+ "loss": 2.8598,
282
+ "step": 975
283
+ },
284
+ {
285
+ "epoch": 0.2707092582566324,
286
+ "grad_norm": 17.634092330932617,
287
+ "learning_rate": 4.504057709648332e-05,
288
+ "loss": 2.653,
289
+ "step": 1000
290
+ },
291
+ {
292
+ "epoch": 0.2774769897130482,
293
+ "grad_norm": 14.8062105178833,
294
+ "learning_rate": 4.6167718665464385e-05,
295
+ "loss": 2.6197,
296
+ "step": 1025
297
+ },
298
+ {
299
+ "epoch": 0.284244721169464,
300
+ "grad_norm": 14.701135635375977,
301
+ "learning_rate": 4.729486023444545e-05,
302
+ "loss": 2.4039,
303
+ "step": 1050
304
+ },
305
+ {
306
+ "epoch": 0.2910124526258798,
307
+ "grad_norm": 14.139700889587402,
308
+ "learning_rate": 4.842200180342651e-05,
309
+ "loss": 2.3764,
310
+ "step": 1075
311
+ },
312
+ {
313
+ "epoch": 0.2977801840822956,
314
+ "grad_norm": 15.656773567199707,
315
+ "learning_rate": 4.954914337240758e-05,
316
+ "loss": 2.3153,
317
+ "step": 1100
318
+ },
319
+ {
320
+ "epoch": 0.3045479155387114,
321
+ "grad_norm": 15.101000785827637,
322
+ "learning_rate": 4.992479695176978e-05,
323
+ "loss": 2.0685,
324
+ "step": 1125
325
+ },
326
+ {
327
+ "epoch": 0.31131564699512726,
328
+ "grad_norm": 15.826728820800781,
329
+ "learning_rate": 4.9799458538052745e-05,
330
+ "loss": 2.1117,
331
+ "step": 1150
332
+ },
333
+ {
334
+ "epoch": 0.31808337845154305,
335
+ "grad_norm": 16.1218204498291,
336
+ "learning_rate": 4.967412012433571e-05,
337
+ "loss": 2.0013,
338
+ "step": 1175
339
+ },
340
+ {
341
+ "epoch": 0.32485110990795885,
342
+ "grad_norm": 12.746655464172363,
343
+ "learning_rate": 4.9548781710618674e-05,
344
+ "loss": 1.8766,
345
+ "step": 1200
346
+ },
347
+ {
348
+ "epoch": 0.33161884136437464,
349
+ "grad_norm": 11.957603454589844,
350
+ "learning_rate": 4.942344329690164e-05,
351
+ "loss": 1.7649,
352
+ "step": 1225
353
+ },
354
+ {
355
+ "epoch": 0.3383865728207905,
356
+ "grad_norm": 14.868532180786133,
357
+ "learning_rate": 4.92981048831846e-05,
358
+ "loss": 1.6963,
359
+ "step": 1250
360
+ },
361
+ {
362
+ "epoch": 0.3451543042772063,
363
+ "grad_norm": 12.839776992797852,
364
+ "learning_rate": 4.917276646946756e-05,
365
+ "loss": 1.4838,
366
+ "step": 1275
367
+ },
368
+ {
369
+ "epoch": 0.3519220357336221,
370
+ "grad_norm": 13.293111801147461,
371
+ "learning_rate": 4.904742805575053e-05,
372
+ "loss": 1.393,
373
+ "step": 1300
374
+ },
375
+ {
376
+ "epoch": 0.3586897671900379,
377
+ "grad_norm": 16.82228660583496,
378
+ "learning_rate": 4.892208964203349e-05,
379
+ "loss": 1.463,
380
+ "step": 1325
381
+ },
382
+ {
383
+ "epoch": 0.3654574986464537,
384
+ "grad_norm": 13.664780616760254,
385
+ "learning_rate": 4.8796751228316456e-05,
386
+ "loss": 1.3157,
387
+ "step": 1350
388
+ },
389
+ {
390
+ "epoch": 0.3722252301028695,
391
+ "grad_norm": 12.570382118225098,
392
+ "learning_rate": 4.867141281459942e-05,
393
+ "loss": 1.3402,
394
+ "step": 1375
395
+ },
396
+ {
397
+ "epoch": 0.3789929615592853,
398
+ "grad_norm": 16.875078201293945,
399
+ "learning_rate": 4.8546074400882386e-05,
400
+ "loss": 1.3422,
401
+ "step": 1400
402
+ },
403
+ {
404
+ "epoch": 0.38576069301570115,
405
+ "grad_norm": 12.442831993103027,
406
+ "learning_rate": 4.842073598716535e-05,
407
+ "loss": 1.1951,
408
+ "step": 1425
409
+ },
410
+ {
411
+ "epoch": 0.39252842447211694,
412
+ "grad_norm": 13.85045051574707,
413
+ "learning_rate": 4.8295397573448316e-05,
414
+ "loss": 1.1216,
415
+ "step": 1450
416
+ },
417
+ {
418
+ "epoch": 0.39929615592853274,
419
+ "grad_norm": 12.063750267028809,
420
+ "learning_rate": 4.817005915973128e-05,
421
+ "loss": 0.9869,
422
+ "step": 1475
423
+ },
424
+ {
425
+ "epoch": 0.4060638873849486,
426
+ "grad_norm": 14.56391716003418,
427
+ "learning_rate": 4.8044720746014245e-05,
428
+ "loss": 1.0033,
429
+ "step": 1500
430
+ },
431
+ {
432
+ "epoch": 0.4128316188413644,
433
+ "grad_norm": 12.925354957580566,
434
+ "learning_rate": 4.79193823322972e-05,
435
+ "loss": 0.8906,
436
+ "step": 1525
437
+ },
438
+ {
439
+ "epoch": 0.41959935029778017,
440
+ "grad_norm": 19.873634338378906,
441
+ "learning_rate": 4.779404391858017e-05,
442
+ "loss": 0.9104,
443
+ "step": 1550
444
+ },
445
+ {
446
+ "epoch": 0.426367081754196,
447
+ "grad_norm": 14.321996688842773,
448
+ "learning_rate": 4.766870550486313e-05,
449
+ "loss": 1.0049,
450
+ "step": 1575
451
+ },
452
+ {
453
+ "epoch": 0.4331348132106118,
454
+ "grad_norm": 8.742544174194336,
455
+ "learning_rate": 4.75433670911461e-05,
456
+ "loss": 0.9338,
457
+ "step": 1600
458
+ },
459
+ {
460
+ "epoch": 0.4399025446670276,
461
+ "grad_norm": 15.12094497680664,
462
+ "learning_rate": 4.741802867742906e-05,
463
+ "loss": 0.7763,
464
+ "step": 1625
465
+ },
466
+ {
467
+ "epoch": 0.4466702761234434,
468
+ "grad_norm": 9.084162712097168,
469
+ "learning_rate": 4.729269026371203e-05,
470
+ "loss": 0.7404,
471
+ "step": 1650
472
+ },
473
+ {
474
+ "epoch": 0.45343800757985925,
475
+ "grad_norm": 8.377363204956055,
476
+ "learning_rate": 4.716735184999499e-05,
477
+ "loss": 0.7405,
478
+ "step": 1675
479
+ },
480
+ {
481
+ "epoch": 0.46020573903627504,
482
+ "grad_norm": 6.151582717895508,
483
+ "learning_rate": 4.704201343627796e-05,
484
+ "loss": 0.7003,
485
+ "step": 1700
486
+ },
487
+ {
488
+ "epoch": 0.46697347049269083,
489
+ "grad_norm": 6.058241367340088,
490
+ "learning_rate": 4.691667502256092e-05,
491
+ "loss": 0.7211,
492
+ "step": 1725
493
+ },
494
+ {
495
+ "epoch": 0.4737412019491067,
496
+ "grad_norm": 11.786967277526855,
497
+ "learning_rate": 4.6791336608843886e-05,
498
+ "loss": 0.6573,
499
+ "step": 1750
500
+ },
501
+ {
502
+ "epoch": 0.4805089334055225,
503
+ "grad_norm": 7.774144649505615,
504
+ "learning_rate": 4.6665998195126844e-05,
505
+ "loss": 0.6648,
506
+ "step": 1775
507
+ },
508
+ {
509
+ "epoch": 0.48727666486193827,
510
+ "grad_norm": 13.611273765563965,
511
+ "learning_rate": 4.654065978140981e-05,
512
+ "loss": 0.6778,
513
+ "step": 1800
514
+ },
515
+ {
516
+ "epoch": 0.49404439631835406,
517
+ "grad_norm": 17.016263961791992,
518
+ "learning_rate": 4.6415321367692774e-05,
519
+ "loss": 0.6154,
520
+ "step": 1825
521
+ },
522
+ {
523
+ "epoch": 0.5008121277747699,
524
+ "grad_norm": 13.737407684326172,
525
+ "learning_rate": 4.628998295397574e-05,
526
+ "loss": 0.6161,
527
+ "step": 1850
528
+ },
529
+ {
530
+ "epoch": 0.5075798592311858,
531
+ "grad_norm": 10.071102142333984,
532
+ "learning_rate": 4.61646445402587e-05,
533
+ "loss": 0.596,
534
+ "step": 1875
535
+ },
536
+ {
537
+ "epoch": 0.5143475906876015,
538
+ "grad_norm": 8.169589042663574,
539
+ "learning_rate": 4.603930612654166e-05,
540
+ "loss": 0.5347,
541
+ "step": 1900
542
+ },
543
+ {
544
+ "epoch": 0.5211153221440173,
545
+ "grad_norm": 13.066163063049316,
546
+ "learning_rate": 4.5913967712824627e-05,
547
+ "loss": 0.544,
548
+ "step": 1925
549
+ },
550
+ {
551
+ "epoch": 0.5278830536004331,
552
+ "grad_norm": 3.5582985877990723,
553
+ "learning_rate": 4.578862929910759e-05,
554
+ "loss": 0.5303,
555
+ "step": 1950
556
+ },
557
+ {
558
+ "epoch": 0.5346507850568489,
559
+ "grad_norm": 7.025475978851318,
560
+ "learning_rate": 4.5663290885390556e-05,
561
+ "loss": 0.4748,
562
+ "step": 1975
563
+ },
564
+ {
565
+ "epoch": 0.5414185165132648,
566
+ "grad_norm": 8.666425704956055,
567
+ "learning_rate": 4.553795247167352e-05,
568
+ "loss": 0.5852,
569
+ "step": 2000
570
+ },
571
+ {
572
+ "epoch": 0.5481862479696805,
573
+ "grad_norm": 16.04596710205078,
574
+ "learning_rate": 4.5412614057956486e-05,
575
+ "loss": 0.4351,
576
+ "step": 2025
577
+ },
578
+ {
579
+ "epoch": 0.5549539794260964,
580
+ "grad_norm": 15.767374038696289,
581
+ "learning_rate": 4.529228918078813e-05,
582
+ "loss": 0.6447,
583
+ "step": 2050
584
+ },
585
+ {
586
+ "epoch": 0.5617217108825122,
587
+ "grad_norm": 8.484817504882812,
588
+ "learning_rate": 4.516695076707109e-05,
589
+ "loss": 0.4809,
590
+ "step": 2075
591
+ },
592
+ {
593
+ "epoch": 0.568489442338928,
594
+ "grad_norm": 16.595365524291992,
595
+ "learning_rate": 4.504161235335406e-05,
596
+ "loss": 0.4824,
597
+ "step": 2100
598
+ },
599
+ {
600
+ "epoch": 0.5752571737953438,
601
+ "grad_norm": 16.1405029296875,
602
+ "learning_rate": 4.491627393963702e-05,
603
+ "loss": 0.4274,
604
+ "step": 2125
605
+ },
606
+ {
607
+ "epoch": 0.5820249052517596,
608
+ "grad_norm": 12.056056022644043,
609
+ "learning_rate": 4.4790935525919986e-05,
610
+ "loss": 0.4834,
611
+ "step": 2150
612
+ },
613
+ {
614
+ "epoch": 0.5887926367081754,
615
+ "grad_norm": 4.0205841064453125,
616
+ "learning_rate": 4.466559711220295e-05,
617
+ "loss": 0.5808,
618
+ "step": 2175
619
+ },
620
+ {
621
+ "epoch": 0.5955603681645912,
622
+ "grad_norm": 16.41112518310547,
623
+ "learning_rate": 4.4540258698485916e-05,
624
+ "loss": 0.5036,
625
+ "step": 2200
626
+ },
627
+ {
628
+ "epoch": 0.6023280996210071,
629
+ "grad_norm": 10.883577346801758,
630
+ "learning_rate": 4.441492028476888e-05,
631
+ "loss": 0.4325,
632
+ "step": 2225
633
+ },
634
+ {
635
+ "epoch": 0.6090958310774228,
636
+ "grad_norm": 15.038456916809082,
637
+ "learning_rate": 4.4289581871051845e-05,
638
+ "loss": 0.4418,
639
+ "step": 2250
640
+ },
641
+ {
642
+ "epoch": 0.6158635625338387,
643
+ "grad_norm": 3.341290235519409,
644
+ "learning_rate": 4.416424345733481e-05,
645
+ "loss": 0.4403,
646
+ "step": 2275
647
+ },
648
+ {
649
+ "epoch": 0.6226312939902545,
650
+ "grad_norm": 8.565878868103027,
651
+ "learning_rate": 4.403890504361777e-05,
652
+ "loss": 0.376,
653
+ "step": 2300
654
+ },
655
+ {
656
+ "epoch": 0.6293990254466703,
657
+ "grad_norm": 8.767007827758789,
658
+ "learning_rate": 4.391356662990073e-05,
659
+ "loss": 0.3205,
660
+ "step": 2325
661
+ },
662
+ {
663
+ "epoch": 0.6361667569030861,
664
+ "grad_norm": 8.68835163116455,
665
+ "learning_rate": 4.37882282161837e-05,
666
+ "loss": 0.338,
667
+ "step": 2350
668
+ },
669
+ {
670
+ "epoch": 0.6429344883595018,
671
+ "grad_norm": 9.748613357543945,
672
+ "learning_rate": 4.366288980246666e-05,
673
+ "loss": 0.4474,
674
+ "step": 2375
675
+ },
676
+ {
677
+ "epoch": 0.6497022198159177,
678
+ "grad_norm": 7.754514217376709,
679
+ "learning_rate": 4.353755138874963e-05,
680
+ "loss": 0.4478,
681
+ "step": 2400
682
+ },
683
+ {
684
+ "epoch": 0.6564699512723335,
685
+ "grad_norm": 11.137701034545898,
686
+ "learning_rate": 4.341221297503259e-05,
687
+ "loss": 0.3163,
688
+ "step": 2425
689
+ },
690
+ {
691
+ "epoch": 0.6632376827287493,
692
+ "grad_norm": 9.576991081237793,
693
+ "learning_rate": 4.328687456131556e-05,
694
+ "loss": 0.3521,
695
+ "step": 2450
696
+ },
697
+ {
698
+ "epoch": 0.6700054141851651,
699
+ "grad_norm": 11.974344253540039,
700
+ "learning_rate": 4.316153614759852e-05,
701
+ "loss": 0.4591,
702
+ "step": 2475
703
+ },
704
+ {
705
+ "epoch": 0.676773145641581,
706
+ "grad_norm": 15.265382766723633,
707
+ "learning_rate": 4.303619773388149e-05,
708
+ "loss": 0.3983,
709
+ "step": 2500
710
+ },
711
+ {
712
+ "epoch": 0.6835408770979967,
713
+ "grad_norm": 12.016144752502441,
714
+ "learning_rate": 4.291085932016445e-05,
715
+ "loss": 0.5159,
716
+ "step": 2525
717
+ },
718
+ {
719
+ "epoch": 0.6903086085544126,
720
+ "grad_norm": 12.998587608337402,
721
+ "learning_rate": 4.278552090644741e-05,
722
+ "loss": 0.4533,
723
+ "step": 2550
724
+ },
725
+ {
726
+ "epoch": 0.6970763400108284,
727
+ "grad_norm": 21.76568031311035,
728
+ "learning_rate": 4.2660182492730374e-05,
729
+ "loss": 0.3456,
730
+ "step": 2575
731
+ },
732
+ {
733
+ "epoch": 0.7038440714672441,
734
+ "grad_norm": 3.395463466644287,
735
+ "learning_rate": 4.2539857615562016e-05,
736
+ "loss": 0.3654,
737
+ "step": 2600
738
+ },
739
+ {
740
+ "epoch": 0.71061180292366,
741
+ "grad_norm": 6.759268283843994,
742
+ "learning_rate": 4.241451920184498e-05,
743
+ "loss": 0.316,
744
+ "step": 2625
745
+ },
746
+ {
747
+ "epoch": 0.7173795343800758,
748
+ "grad_norm": 19.425579071044922,
749
+ "learning_rate": 4.2289180788127945e-05,
750
+ "loss": 0.3431,
751
+ "step": 2650
752
+ },
753
+ {
754
+ "epoch": 0.7241472658364916,
755
+ "grad_norm": 12.407275199890137,
756
+ "learning_rate": 4.216384237441091e-05,
757
+ "loss": 0.3912,
758
+ "step": 2675
759
+ },
760
+ {
761
+ "epoch": 0.7309149972929074,
762
+ "grad_norm": 10.216941833496094,
763
+ "learning_rate": 4.2038503960693875e-05,
764
+ "loss": 0.2893,
765
+ "step": 2700
766
+ },
767
+ {
768
+ "epoch": 0.7376827287493233,
769
+ "grad_norm": 8.958337783813477,
770
+ "learning_rate": 4.191316554697684e-05,
771
+ "loss": 0.4489,
772
+ "step": 2725
773
+ },
774
+ {
775
+ "epoch": 0.744450460205739,
776
+ "grad_norm": 10.17128849029541,
777
+ "learning_rate": 4.1787827133259804e-05,
778
+ "loss": 0.2845,
779
+ "step": 2750
780
+ },
781
+ {
782
+ "epoch": 0.7512181916621549,
783
+ "grad_norm": 6.733510494232178,
784
+ "learning_rate": 4.166750225609145e-05,
785
+ "loss": 0.3935,
786
+ "step": 2775
787
+ },
788
+ {
789
+ "epoch": 0.7579859231185706,
790
+ "grad_norm": 9.230829238891602,
791
+ "learning_rate": 4.154216384237442e-05,
792
+ "loss": 0.3809,
793
+ "step": 2800
794
+ },
795
+ {
796
+ "epoch": 0.7647536545749865,
797
+ "grad_norm": 2.8910205364227295,
798
+ "learning_rate": 4.1416825428657375e-05,
799
+ "loss": 0.2973,
800
+ "step": 2825
801
+ },
802
+ {
803
+ "epoch": 0.7715213860314023,
804
+ "grad_norm": 3.628933906555176,
805
+ "learning_rate": 4.129148701494034e-05,
806
+ "loss": 0.2805,
807
+ "step": 2850
808
+ },
809
+ {
810
+ "epoch": 0.778289117487818,
811
+ "grad_norm": 7.368860721588135,
812
+ "learning_rate": 4.1166148601223305e-05,
813
+ "loss": 0.3739,
814
+ "step": 2875
815
+ },
816
+ {
817
+ "epoch": 0.7850568489442339,
818
+ "grad_norm": 8.461480140686035,
819
+ "learning_rate": 4.104081018750627e-05,
820
+ "loss": 0.334,
821
+ "step": 2900
822
+ },
823
+ {
824
+ "epoch": 0.7918245804006497,
825
+ "grad_norm": 10.173233985900879,
826
+ "learning_rate": 4.0915471773789235e-05,
827
+ "loss": 0.427,
828
+ "step": 2925
829
+ },
830
+ {
831
+ "epoch": 0.7985923118570655,
832
+ "grad_norm": 4.683242321014404,
833
+ "learning_rate": 4.07901333600722e-05,
834
+ "loss": 0.2991,
835
+ "step": 2950
836
+ },
837
+ {
838
+ "epoch": 0.8053600433134813,
839
+ "grad_norm": 10.472857475280762,
840
+ "learning_rate": 4.0664794946355164e-05,
841
+ "loss": 0.3194,
842
+ "step": 2975
843
+ },
844
+ {
845
+ "epoch": 0.8121277747698972,
846
+ "grad_norm": 5.410557746887207,
847
+ "learning_rate": 4.053945653263813e-05,
848
+ "loss": 0.3114,
849
+ "step": 3000
850
+ },
851
+ {
852
+ "epoch": 0.8188955062263129,
853
+ "grad_norm": 12.810556411743164,
854
+ "learning_rate": 4.041411811892109e-05,
855
+ "loss": 0.2572,
856
+ "step": 3025
857
+ },
858
+ {
859
+ "epoch": 0.8256632376827288,
860
+ "grad_norm": 4.909450054168701,
861
+ "learning_rate": 4.028877970520405e-05,
862
+ "loss": 0.2069,
863
+ "step": 3050
864
+ },
865
+ {
866
+ "epoch": 0.8324309691391446,
867
+ "grad_norm": 4.909849643707275,
868
+ "learning_rate": 4.016344129148702e-05,
869
+ "loss": 0.3478,
870
+ "step": 3075
871
+ },
872
+ {
873
+ "epoch": 0.8391987005955603,
874
+ "grad_norm": 13.538515090942383,
875
+ "learning_rate": 4.003810287776998e-05,
876
+ "loss": 0.3086,
877
+ "step": 3100
878
+ },
879
+ {
880
+ "epoch": 0.8459664320519762,
881
+ "grad_norm": 10.3212251663208,
882
+ "learning_rate": 3.9912764464052946e-05,
883
+ "loss": 0.2613,
884
+ "step": 3125
885
+ },
886
+ {
887
+ "epoch": 0.852734163508392,
888
+ "grad_norm": 7.68850040435791,
889
+ "learning_rate": 3.9787426050335904e-05,
890
+ "loss": 0.3387,
891
+ "step": 3150
892
+ },
893
+ {
894
+ "epoch": 0.8595018949648078,
895
+ "grad_norm": 7.078841209411621,
896
+ "learning_rate": 3.966208763661887e-05,
897
+ "loss": 0.357,
898
+ "step": 3175
899
+ },
900
+ {
901
+ "epoch": 0.8662696264212236,
902
+ "grad_norm": 4.790768146514893,
903
+ "learning_rate": 3.9536749222901834e-05,
904
+ "loss": 0.3459,
905
+ "step": 3200
906
+ },
907
+ {
908
+ "epoch": 0.8730373578776394,
909
+ "grad_norm": 4.735093593597412,
910
+ "learning_rate": 3.94114108091848e-05,
911
+ "loss": 0.2948,
912
+ "step": 3225
913
+ },
914
+ {
915
+ "epoch": 0.8798050893340552,
916
+ "grad_norm": 1.3540657758712769,
917
+ "learning_rate": 3.9286072395467764e-05,
918
+ "loss": 0.1944,
919
+ "step": 3250
920
+ },
921
+ {
922
+ "epoch": 0.8865728207904711,
923
+ "grad_norm": 9.657829284667969,
924
+ "learning_rate": 3.916073398175073e-05,
925
+ "loss": 0.2671,
926
+ "step": 3275
927
+ },
928
+ {
929
+ "epoch": 0.8933405522468868,
930
+ "grad_norm": 8.425637245178223,
931
+ "learning_rate": 3.903539556803369e-05,
932
+ "loss": 0.2251,
933
+ "step": 3300
934
+ },
935
+ {
936
+ "epoch": 0.9001082837033026,
937
+ "grad_norm": 7.622613906860352,
938
+ "learning_rate": 3.891005715431666e-05,
939
+ "loss": 0.3632,
940
+ "step": 3325
941
+ },
942
+ {
943
+ "epoch": 0.9068760151597185,
944
+ "grad_norm": 12.632335662841797,
945
+ "learning_rate": 3.8784718740599616e-05,
946
+ "loss": 0.207,
947
+ "step": 3350
948
+ },
949
+ {
950
+ "epoch": 0.9136437466161342,
951
+ "grad_norm": 11.750454902648926,
952
+ "learning_rate": 3.865938032688258e-05,
953
+ "loss": 0.2652,
954
+ "step": 3375
955
+ },
956
+ {
957
+ "epoch": 0.9204114780725501,
958
+ "grad_norm": 6.89017915725708,
959
+ "learning_rate": 3.8534041913165546e-05,
960
+ "loss": 0.2457,
961
+ "step": 3400
962
+ },
963
+ {
964
+ "epoch": 0.9271792095289659,
965
+ "grad_norm": 4.333946704864502,
966
+ "learning_rate": 3.840870349944851e-05,
967
+ "loss": 0.3324,
968
+ "step": 3425
969
+ },
970
+ {
971
+ "epoch": 0.9339469409853817,
972
+ "grad_norm": 1.0153127908706665,
973
+ "learning_rate": 3.8283365085731475e-05,
974
+ "loss": 0.1966,
975
+ "step": 3450
976
+ },
977
+ {
978
+ "epoch": 0.9407146724417975,
979
+ "grad_norm": 1.8941410779953003,
980
+ "learning_rate": 3.815802667201444e-05,
981
+ "loss": 0.3098,
982
+ "step": 3475
983
+ },
984
+ {
985
+ "epoch": 0.9474824038982134,
986
+ "grad_norm": 1.6257559061050415,
987
+ "learning_rate": 3.8032688258297405e-05,
988
+ "loss": 0.1872,
989
+ "step": 3500
990
+ },
991
+ {
992
+ "epoch": 0.9542501353546291,
993
+ "grad_norm": 2.3211212158203125,
994
+ "learning_rate": 3.790734984458037e-05,
995
+ "loss": 0.2334,
996
+ "step": 3525
997
+ },
998
+ {
999
+ "epoch": 0.961017866811045,
1000
+ "grad_norm": 10.049856185913086,
1001
+ "learning_rate": 3.7782011430863334e-05,
1002
+ "loss": 0.3128,
1003
+ "step": 3550
1004
+ },
1005
+ {
1006
+ "epoch": 0.9677855982674608,
1007
+ "grad_norm": 10.843172073364258,
1008
+ "learning_rate": 3.76566730171463e-05,
1009
+ "loss": 0.3414,
1010
+ "step": 3575
1011
+ },
1012
+ {
1013
+ "epoch": 0.9745533297238765,
1014
+ "grad_norm": 0.46516045928001404,
1015
+ "learning_rate": 3.7531334603429264e-05,
1016
+ "loss": 0.2379,
1017
+ "step": 3600
1018
+ },
1019
+ {
1020
+ "epoch": 0.9813210611802924,
1021
+ "grad_norm": 15.376679420471191,
1022
+ "learning_rate": 3.740599618971222e-05,
1023
+ "loss": 0.2887,
1024
+ "step": 3625
1025
+ },
1026
+ {
1027
+ "epoch": 0.9880887926367081,
1028
+ "grad_norm": 2.3309133052825928,
1029
+ "learning_rate": 3.728065777599519e-05,
1030
+ "loss": 0.2105,
1031
+ "step": 3650
1032
+ },
1033
+ {
1034
+ "epoch": 0.994856524093124,
1035
+ "grad_norm": 7.93802547454834,
1036
+ "learning_rate": 3.715531936227815e-05,
1037
+ "loss": 0.3599,
1038
+ "step": 3675
1039
+ },
1040
+ {
1041
+ "epoch": 1.0,
1042
+ "eval_accuracy": 0.9213923132704859,
1043
+ "eval_f1_macro": 0.9069570851888077,
1044
+ "eval_f1_micro": 0.9213923132704859,
1045
+ "eval_f1_weighted": 0.911460261524371,
1046
+ "eval_loss": 0.2470918595790863,
1047
+ "eval_precision_macro": 0.9177198642319323,
1048
+ "eval_precision_micro": 0.9213923132704859,
1049
+ "eval_precision_weighted": 0.9195993135359931,
1050
+ "eval_recall_macro": 0.9154624966869864,
1051
+ "eval_recall_micro": 0.9213923132704859,
1052
+ "eval_recall_weighted": 0.9213923132704859,
1053
+ "eval_runtime": 21.8346,
1054
+ "eval_samples_per_second": 947.351,
1055
+ "eval_steps_per_second": 59.218,
1056
+ "step": 3694
1057
+ },
1058
+ {
1059
+ "epoch": 1.0016242555495398,
1060
+ "grad_norm": 11.75763988494873,
1061
+ "learning_rate": 3.7029980948561116e-05,
1062
+ "loss": 0.2012,
1063
+ "step": 3700
1064
+ },
1065
+ {
1066
+ "epoch": 1.0083919870059557,
1067
+ "grad_norm": 13.783013343811035,
1068
+ "learning_rate": 3.690464253484408e-05,
1069
+ "loss": 0.4173,
1070
+ "step": 3725
1071
+ },
1072
+ {
1073
+ "epoch": 1.0151597184623715,
1074
+ "grad_norm": 2.9924991130828857,
1075
+ "learning_rate": 3.6779304121127046e-05,
1076
+ "loss": 0.2121,
1077
+ "step": 3750
1078
+ },
1079
+ {
1080
+ "epoch": 1.0219274499187871,
1081
+ "grad_norm": 0.5149463415145874,
1082
+ "learning_rate": 3.665396570741001e-05,
1083
+ "loss": 0.2768,
1084
+ "step": 3775
1085
+ },
1086
+ {
1087
+ "epoch": 1.028695181375203,
1088
+ "grad_norm": 14.207648277282715,
1089
+ "learning_rate": 3.6528627293692976e-05,
1090
+ "loss": 0.2858,
1091
+ "step": 3800
1092
+ },
1093
+ {
1094
+ "epoch": 1.0354629128316188,
1095
+ "grad_norm": 0.8809079527854919,
1096
+ "learning_rate": 3.640328887997594e-05,
1097
+ "loss": 0.1731,
1098
+ "step": 3825
1099
+ },
1100
+ {
1101
+ "epoch": 1.0422306442880347,
1102
+ "grad_norm": 4.510576248168945,
1103
+ "learning_rate": 3.6277950466258905e-05,
1104
+ "loss": 0.2966,
1105
+ "step": 3850
1106
+ },
1107
+ {
1108
+ "epoch": 1.0489983757444505,
1109
+ "grad_norm": 17.010372161865234,
1110
+ "learning_rate": 3.615261205254186e-05,
1111
+ "loss": 0.2354,
1112
+ "step": 3875
1113
+ },
1114
+ {
1115
+ "epoch": 1.0557661072008662,
1116
+ "grad_norm": 2.4811925888061523,
1117
+ "learning_rate": 3.602727363882483e-05,
1118
+ "loss": 0.26,
1119
+ "step": 3900
1120
+ },
1121
+ {
1122
+ "epoch": 1.062533838657282,
1123
+ "grad_norm": 0.9241037368774414,
1124
+ "learning_rate": 3.590193522510779e-05,
1125
+ "loss": 0.1716,
1126
+ "step": 3925
1127
+ },
1128
+ {
1129
+ "epoch": 1.0693015701136979,
1130
+ "grad_norm": 11.593517303466797,
1131
+ "learning_rate": 3.577659681139076e-05,
1132
+ "loss": 0.255,
1133
+ "step": 3950
1134
+ },
1135
+ {
1136
+ "epoch": 1.0760693015701137,
1137
+ "grad_norm": 8.104696273803711,
1138
+ "learning_rate": 3.565125839767372e-05,
1139
+ "loss": 0.2273,
1140
+ "step": 3975
1141
+ },
1142
+ {
1143
+ "epoch": 1.0828370330265296,
1144
+ "grad_norm": 12.741314888000488,
1145
+ "learning_rate": 3.552591998395669e-05,
1146
+ "loss": 0.2807,
1147
+ "step": 4000
1148
+ },
1149
+ {
1150
+ "epoch": 1.0896047644829454,
1151
+ "grad_norm": 0.22231225669384003,
1152
+ "learning_rate": 3.540058157023965e-05,
1153
+ "loss": 0.2141,
1154
+ "step": 4025
1155
+ },
1156
+ {
1157
+ "epoch": 1.096372495939361,
1158
+ "grad_norm": 12.738525390625,
1159
+ "learning_rate": 3.527524315652262e-05,
1160
+ "loss": 0.2796,
1161
+ "step": 4050
1162
+ },
1163
+ {
1164
+ "epoch": 1.1031402273957769,
1165
+ "grad_norm": 9.309906005859375,
1166
+ "learning_rate": 3.514990474280558e-05,
1167
+ "loss": 0.2185,
1168
+ "step": 4075
1169
+ },
1170
+ {
1171
+ "epoch": 1.1099079588521927,
1172
+ "grad_norm": 11.775688171386719,
1173
+ "learning_rate": 3.502456632908854e-05,
1174
+ "loss": 0.3496,
1175
+ "step": 4100
1176
+ },
1177
+ {
1178
+ "epoch": 1.1166756903086086,
1179
+ "grad_norm": 6.333633899688721,
1180
+ "learning_rate": 3.4899227915371505e-05,
1181
+ "loss": 0.2659,
1182
+ "step": 4125
1183
+ },
1184
+ {
1185
+ "epoch": 1.1234434217650244,
1186
+ "grad_norm": 0.39873039722442627,
1187
+ "learning_rate": 3.477388950165447e-05,
1188
+ "loss": 0.2551,
1189
+ "step": 4150
1190
+ },
1191
+ {
1192
+ "epoch": 1.13021115322144,
1193
+ "grad_norm": 0.5979344844818115,
1194
+ "learning_rate": 3.4648551087937434e-05,
1195
+ "loss": 0.2102,
1196
+ "step": 4175
1197
+ },
1198
+ {
1199
+ "epoch": 1.136978884677856,
1200
+ "grad_norm": 12.985968589782715,
1201
+ "learning_rate": 3.452321267422039e-05,
1202
+ "loss": 0.2303,
1203
+ "step": 4200
1204
+ },
1205
+ {
1206
+ "epoch": 1.1437466161342718,
1207
+ "grad_norm": 2.175553560256958,
1208
+ "learning_rate": 3.439787426050336e-05,
1209
+ "loss": 0.2526,
1210
+ "step": 4225
1211
+ },
1212
+ {
1213
+ "epoch": 1.1505143475906876,
1214
+ "grad_norm": 0.49194416403770447,
1215
+ "learning_rate": 3.427253584678632e-05,
1216
+ "loss": 0.2483,
1217
+ "step": 4250
1218
+ },
1219
+ {
1220
+ "epoch": 1.1572820790471035,
1221
+ "grad_norm": 3.2816367149353027,
1222
+ "learning_rate": 3.4147197433069287e-05,
1223
+ "loss": 0.2854,
1224
+ "step": 4275
1225
+ },
1226
+ {
1227
+ "epoch": 1.1640498105035193,
1228
+ "grad_norm": 7.387673377990723,
1229
+ "learning_rate": 3.402185901935225e-05,
1230
+ "loss": 0.2106,
1231
+ "step": 4300
1232
+ },
1233
+ {
1234
+ "epoch": 1.1708175419599351,
1235
+ "grad_norm": 7.8965654373168945,
1236
+ "learning_rate": 3.3896520605635216e-05,
1237
+ "loss": 0.2578,
1238
+ "step": 4325
1239
+ },
1240
+ {
1241
+ "epoch": 1.1775852734163508,
1242
+ "grad_norm": 1.6988545656204224,
1243
+ "learning_rate": 3.377118219191818e-05,
1244
+ "loss": 0.1903,
1245
+ "step": 4350
1246
+ },
1247
+ {
1248
+ "epoch": 1.1843530048727666,
1249
+ "grad_norm": 6.279006481170654,
1250
+ "learning_rate": 3.3645843778201146e-05,
1251
+ "loss": 0.3026,
1252
+ "step": 4375
1253
+ },
1254
+ {
1255
+ "epoch": 1.1911207363291825,
1256
+ "grad_norm": 0.32076123356819153,
1257
+ "learning_rate": 3.3520505364484104e-05,
1258
+ "loss": 0.2804,
1259
+ "step": 4400
1260
+ },
1261
+ {
1262
+ "epoch": 1.1978884677855983,
1263
+ "grad_norm": 11.526758193969727,
1264
+ "learning_rate": 3.339516695076707e-05,
1265
+ "loss": 0.3756,
1266
+ "step": 4425
1267
+ },
1268
+ {
1269
+ "epoch": 1.2046561992420142,
1270
+ "grad_norm": 11.514225959777832,
1271
+ "learning_rate": 3.3269828537050033e-05,
1272
+ "loss": 0.2868,
1273
+ "step": 4450
1274
+ },
1275
+ {
1276
+ "epoch": 1.2114239306984298,
1277
+ "grad_norm": 10.091246604919434,
1278
+ "learning_rate": 3.3144490123333e-05,
1279
+ "loss": 0.225,
1280
+ "step": 4475
1281
+ },
1282
+ {
1283
+ "epoch": 1.2181916621548456,
1284
+ "grad_norm": 1.9780317544937134,
1285
+ "learning_rate": 3.301915170961596e-05,
1286
+ "loss": 0.1927,
1287
+ "step": 4500
1288
+ },
1289
+ {
1290
+ "epoch": 1.2249593936112615,
1291
+ "grad_norm": 14.720560073852539,
1292
+ "learning_rate": 3.289381329589893e-05,
1293
+ "loss": 0.3458,
1294
+ "step": 4525
1295
+ },
1296
+ {
1297
+ "epoch": 1.2317271250676773,
1298
+ "grad_norm": 10.85938835144043,
1299
+ "learning_rate": 3.276847488218189e-05,
1300
+ "loss": 0.1138,
1301
+ "step": 4550
1302
+ },
1303
+ {
1304
+ "epoch": 1.2384948565240932,
1305
+ "grad_norm": 3.7215845584869385,
1306
+ "learning_rate": 3.264313646846486e-05,
1307
+ "loss": 0.179,
1308
+ "step": 4575
1309
+ },
1310
+ {
1311
+ "epoch": 1.245262587980509,
1312
+ "grad_norm": 12.215106010437012,
1313
+ "learning_rate": 3.251779805474782e-05,
1314
+ "loss": 0.3369,
1315
+ "step": 4600
1316
+ },
1317
+ {
1318
+ "epoch": 1.2520303194369247,
1319
+ "grad_norm": 13.148759841918945,
1320
+ "learning_rate": 3.239245964103079e-05,
1321
+ "loss": 0.3266,
1322
+ "step": 4625
1323
+ },
1324
+ {
1325
+ "epoch": 1.2587980508933405,
1326
+ "grad_norm": 14.143242835998535,
1327
+ "learning_rate": 3.226712122731375e-05,
1328
+ "loss": 0.3503,
1329
+ "step": 4650
1330
+ },
1331
+ {
1332
+ "epoch": 1.2655657823497564,
1333
+ "grad_norm": 1.314339280128479,
1334
+ "learning_rate": 3.214178281359671e-05,
1335
+ "loss": 0.1588,
1336
+ "step": 4675
1337
+ },
1338
+ {
1339
+ "epoch": 1.2723335138061722,
1340
+ "grad_norm": 13.175312042236328,
1341
+ "learning_rate": 3.2016444399879675e-05,
1342
+ "loss": 0.1884,
1343
+ "step": 4700
1344
+ },
1345
+ {
1346
+ "epoch": 1.279101245262588,
1347
+ "grad_norm": 11.514117240905762,
1348
+ "learning_rate": 3.189110598616264e-05,
1349
+ "loss": 0.2922,
1350
+ "step": 4725
1351
+ },
1352
+ {
1353
+ "epoch": 1.2858689767190037,
1354
+ "grad_norm": 2.735069990158081,
1355
+ "learning_rate": 3.1765767572445604e-05,
1356
+ "loss": 0.2909,
1357
+ "step": 4750
1358
+ },
1359
+ {
1360
+ "epoch": 1.2926367081754195,
1361
+ "grad_norm": 7.173842430114746,
1362
+ "learning_rate": 3.164042915872857e-05,
1363
+ "loss": 0.1868,
1364
+ "step": 4775
1365
+ },
1366
+ {
1367
+ "epoch": 1.2994044396318354,
1368
+ "grad_norm": 16.41992950439453,
1369
+ "learning_rate": 3.1515090745011534e-05,
1370
+ "loss": 0.1977,
1371
+ "step": 4800
1372
+ },
1373
+ {
1374
+ "epoch": 1.3061721710882512,
1375
+ "grad_norm": 0.7331606149673462,
1376
+ "learning_rate": 3.13897523312945e-05,
1377
+ "loss": 0.3978,
1378
+ "step": 4825
1379
+ },
1380
+ {
1381
+ "epoch": 1.312939902544667,
1382
+ "grad_norm": 13.302403450012207,
1383
+ "learning_rate": 3.1264413917577463e-05,
1384
+ "loss": 0.2199,
1385
+ "step": 4850
1386
+ },
1387
+ {
1388
+ "epoch": 1.319707634001083,
1389
+ "grad_norm": 6.277172565460205,
1390
+ "learning_rate": 3.113907550386043e-05,
1391
+ "loss": 0.2211,
1392
+ "step": 4875
1393
+ },
1394
+ {
1395
+ "epoch": 1.3264753654574988,
1396
+ "grad_norm": 12.060029029846191,
1397
+ "learning_rate": 3.101373709014339e-05,
1398
+ "loss": 0.2111,
1399
+ "step": 4900
1400
+ },
1401
+ {
1402
+ "epoch": 1.3332430969139144,
1403
+ "grad_norm": 12.81723403930664,
1404
+ "learning_rate": 3.088839867642635e-05,
1405
+ "loss": 0.2522,
1406
+ "step": 4925
1407
+ },
1408
+ {
1409
+ "epoch": 1.3400108283703303,
1410
+ "grad_norm": 0.56070476770401,
1411
+ "learning_rate": 3.0763060262709316e-05,
1412
+ "loss": 0.1966,
1413
+ "step": 4950
1414
+ },
1415
+ {
1416
+ "epoch": 1.346778559826746,
1417
+ "grad_norm": 5.43617582321167,
1418
+ "learning_rate": 3.063772184899228e-05,
1419
+ "loss": 0.3197,
1420
+ "step": 4975
1421
+ },
1422
+ {
1423
+ "epoch": 1.353546291283162,
1424
+ "grad_norm": 3.4792237281799316,
1425
+ "learning_rate": 3.0512383435275242e-05,
1426
+ "loss": 0.2062,
1427
+ "step": 5000
1428
+ },
1429
+ {
1430
+ "epoch": 1.3603140227395776,
1431
+ "grad_norm": 9.568795204162598,
1432
+ "learning_rate": 3.0387045021558207e-05,
1433
+ "loss": 0.3434,
1434
+ "step": 5025
1435
+ },
1436
+ {
1437
+ "epoch": 1.3670817541959934,
1438
+ "grad_norm": 10.6992769241333,
1439
+ "learning_rate": 3.0261706607841172e-05,
1440
+ "loss": 0.2204,
1441
+ "step": 5050
1442
+ },
1443
+ {
1444
+ "epoch": 1.3738494856524093,
1445
+ "grad_norm": 0.5761290788650513,
1446
+ "learning_rate": 3.0136368194124137e-05,
1447
+ "loss": 0.2141,
1448
+ "step": 5075
1449
+ },
1450
+ {
1451
+ "epoch": 1.3806172171088251,
1452
+ "grad_norm": 13.90715217590332,
1453
+ "learning_rate": 3.00110297804071e-05,
1454
+ "loss": 0.1668,
1455
+ "step": 5100
1456
+ },
1457
+ {
1458
+ "epoch": 1.387384948565241,
1459
+ "grad_norm": 11.602949142456055,
1460
+ "learning_rate": 2.9885691366690066e-05,
1461
+ "loss": 0.1902,
1462
+ "step": 5125
1463
+ },
1464
+ {
1465
+ "epoch": 1.3941526800216568,
1466
+ "grad_norm": 0.09335369616746902,
1467
+ "learning_rate": 2.976035295297303e-05,
1468
+ "loss": 0.1735,
1469
+ "step": 5150
1470
+ },
1471
+ {
1472
+ "epoch": 1.4009204114780727,
1473
+ "grad_norm": 1.5695838928222656,
1474
+ "learning_rate": 2.9635014539255996e-05,
1475
+ "loss": 0.2458,
1476
+ "step": 5175
1477
+ },
1478
+ {
1479
+ "epoch": 1.4076881429344883,
1480
+ "grad_norm": 1.8779666423797607,
1481
+ "learning_rate": 2.9509676125538954e-05,
1482
+ "loss": 0.2006,
1483
+ "step": 5200
1484
+ },
1485
+ {
1486
+ "epoch": 1.4144558743909041,
1487
+ "grad_norm": 10.377031326293945,
1488
+ "learning_rate": 2.938433771182192e-05,
1489
+ "loss": 0.2025,
1490
+ "step": 5225
1491
+ },
1492
+ {
1493
+ "epoch": 1.42122360584732,
1494
+ "grad_norm": 10.321118354797363,
1495
+ "learning_rate": 2.9258999298104883e-05,
1496
+ "loss": 0.2157,
1497
+ "step": 5250
1498
+ },
1499
+ {
1500
+ "epoch": 1.4279913373037358,
1501
+ "grad_norm": 0.4291195273399353,
1502
+ "learning_rate": 2.9133660884387848e-05,
1503
+ "loss": 0.1963,
1504
+ "step": 5275
1505
+ },
1506
+ {
1507
+ "epoch": 1.4347590687601515,
1508
+ "grad_norm": 0.28830039501190186,
1509
+ "learning_rate": 2.9008322470670813e-05,
1510
+ "loss": 0.1947,
1511
+ "step": 5300
1512
+ },
1513
+ {
1514
+ "epoch": 1.4415268002165673,
1515
+ "grad_norm": 0.1749316304922104,
1516
+ "learning_rate": 2.8882984056953778e-05,
1517
+ "loss": 0.2793,
1518
+ "step": 5325
1519
+ },
1520
+ {
1521
+ "epoch": 1.4482945316729832,
1522
+ "grad_norm": 9.74176025390625,
1523
+ "learning_rate": 2.8757645643236743e-05,
1524
+ "loss": 0.2421,
1525
+ "step": 5350
1526
+ },
1527
+ {
1528
+ "epoch": 1.455062263129399,
1529
+ "grad_norm": 0.9622665047645569,
1530
+ "learning_rate": 2.8632307229519707e-05,
1531
+ "loss": 0.2765,
1532
+ "step": 5375
1533
+ },
1534
+ {
1535
+ "epoch": 1.4618299945858149,
1536
+ "grad_norm": 0.7690452933311462,
1537
+ "learning_rate": 2.850696881580267e-05,
1538
+ "loss": 0.2429,
1539
+ "step": 5400
1540
+ },
1541
+ {
1542
+ "epoch": 1.4685977260422307,
1543
+ "grad_norm": 1.5192012786865234,
1544
+ "learning_rate": 2.8381630402085634e-05,
1545
+ "loss": 0.1464,
1546
+ "step": 5425
1547
+ },
1548
+ {
1549
+ "epoch": 1.4753654574986466,
1550
+ "grad_norm": 0.5577375888824463,
1551
+ "learning_rate": 2.8256291988368595e-05,
1552
+ "loss": 0.1942,
1553
+ "step": 5450
1554
+ },
1555
+ {
1556
+ "epoch": 1.4821331889550622,
1557
+ "grad_norm": 1.2777996063232422,
1558
+ "learning_rate": 2.813095357465156e-05,
1559
+ "loss": 0.1895,
1560
+ "step": 5475
1561
+ },
1562
+ {
1563
+ "epoch": 1.488900920411478,
1564
+ "grad_norm": 8.725980758666992,
1565
+ "learning_rate": 2.8005615160934525e-05,
1566
+ "loss": 0.303,
1567
+ "step": 5500
1568
+ },
1569
+ {
1570
+ "epoch": 1.4956686518678939,
1571
+ "grad_norm": 10.138091087341309,
1572
+ "learning_rate": 2.7880276747217486e-05,
1573
+ "loss": 0.2515,
1574
+ "step": 5525
1575
+ },
1576
+ {
1577
+ "epoch": 1.5024363833243097,
1578
+ "grad_norm": 2.442488431930542,
1579
+ "learning_rate": 2.775493833350045e-05,
1580
+ "loss": 0.2725,
1581
+ "step": 5550
1582
+ },
1583
+ {
1584
+ "epoch": 1.5092041147807254,
1585
+ "grad_norm": 2.7091565132141113,
1586
+ "learning_rate": 2.7629599919783416e-05,
1587
+ "loss": 0.2676,
1588
+ "step": 5575
1589
+ },
1590
+ {
1591
+ "epoch": 1.5159718462371412,
1592
+ "grad_norm": 6.794680118560791,
1593
+ "learning_rate": 2.750426150606638e-05,
1594
+ "loss": 0.158,
1595
+ "step": 5600
1596
+ },
1597
+ {
1598
+ "epoch": 1.522739577693557,
1599
+ "grad_norm": 1.2340929508209229,
1600
+ "learning_rate": 2.7378923092349345e-05,
1601
+ "loss": 0.2144,
1602
+ "step": 5625
1603
+ },
1604
+ {
1605
+ "epoch": 1.529507309149973,
1606
+ "grad_norm": 0.2725580036640167,
1607
+ "learning_rate": 2.725358467863231e-05,
1608
+ "loss": 0.185,
1609
+ "step": 5650
1610
+ },
1611
+ {
1612
+ "epoch": 1.5362750406063888,
1613
+ "grad_norm": 3.0790915489196777,
1614
+ "learning_rate": 2.7128246264915275e-05,
1615
+ "loss": 0.128,
1616
+ "step": 5675
1617
+ },
1618
+ {
1619
+ "epoch": 1.5430427720628046,
1620
+ "grad_norm": 1.8269541263580322,
1621
+ "learning_rate": 2.700290785119824e-05,
1622
+ "loss": 0.1831,
1623
+ "step": 5700
1624
+ },
1625
+ {
1626
+ "epoch": 1.5498105035192205,
1627
+ "grad_norm": 0.6843694448471069,
1628
+ "learning_rate": 2.6877569437481198e-05,
1629
+ "loss": 0.2506,
1630
+ "step": 5725
1631
+ },
1632
+ {
1633
+ "epoch": 1.5565782349756363,
1634
+ "grad_norm": 2.2378416061401367,
1635
+ "learning_rate": 2.6752231023764162e-05,
1636
+ "loss": 0.1644,
1637
+ "step": 5750
1638
+ },
1639
+ {
1640
+ "epoch": 1.563345966432052,
1641
+ "grad_norm": 11.299232482910156,
1642
+ "learning_rate": 2.6626892610047127e-05,
1643
+ "loss": 0.3624,
1644
+ "step": 5775
1645
+ },
1646
+ {
1647
+ "epoch": 1.5701136978884678,
1648
+ "grad_norm": 0.1067349761724472,
1649
+ "learning_rate": 2.6501554196330092e-05,
1650
+ "loss": 0.2144,
1651
+ "step": 5800
1652
+ },
1653
+ {
1654
+ "epoch": 1.5768814293448836,
1655
+ "grad_norm": 2.722107172012329,
1656
+ "learning_rate": 2.6376215782613057e-05,
1657
+ "loss": 0.2381,
1658
+ "step": 5825
1659
+ },
1660
+ {
1661
+ "epoch": 1.5836491608012992,
1662
+ "grad_norm": 11.49809741973877,
1663
+ "learning_rate": 2.625087736889602e-05,
1664
+ "loss": 0.175,
1665
+ "step": 5850
1666
+ },
1667
+ {
1668
+ "epoch": 1.590416892257715,
1669
+ "grad_norm": 16.60283088684082,
1670
+ "learning_rate": 2.6125538955178986e-05,
1671
+ "loss": 0.2896,
1672
+ "step": 5875
1673
+ },
1674
+ {
1675
+ "epoch": 1.597184623714131,
1676
+ "grad_norm": 0.3614028990268707,
1677
+ "learning_rate": 2.600020054146195e-05,
1678
+ "loss": 0.2182,
1679
+ "step": 5900
1680
+ },
1681
+ {
1682
+ "epoch": 1.6039523551705468,
1683
+ "grad_norm": 1.335888385772705,
1684
+ "learning_rate": 2.5874862127744913e-05,
1685
+ "loss": 0.1903,
1686
+ "step": 5925
1687
+ },
1688
+ {
1689
+ "epoch": 1.6107200866269626,
1690
+ "grad_norm": 7.841146945953369,
1691
+ "learning_rate": 2.5749523714027878e-05,
1692
+ "loss": 0.2156,
1693
+ "step": 5950
1694
+ },
1695
+ {
1696
+ "epoch": 1.6174878180833785,
1697
+ "grad_norm": 0.4461989402770996,
1698
+ "learning_rate": 2.562418530031084e-05,
1699
+ "loss": 0.1799,
1700
+ "step": 5975
1701
+ },
1702
+ {
1703
+ "epoch": 1.6242555495397943,
1704
+ "grad_norm": 6.844948768615723,
1705
+ "learning_rate": 2.5498846886593804e-05,
1706
+ "loss": 0.1853,
1707
+ "step": 6000
1708
+ },
1709
+ {
1710
+ "epoch": 1.6310232809962102,
1711
+ "grad_norm": 13.240145683288574,
1712
+ "learning_rate": 2.537350847287677e-05,
1713
+ "loss": 0.2664,
1714
+ "step": 6025
1715
+ },
1716
+ {
1717
+ "epoch": 1.637791012452626,
1718
+ "grad_norm": 10.991958618164062,
1719
+ "learning_rate": 2.524817005915973e-05,
1720
+ "loss": 0.2736,
1721
+ "step": 6050
1722
+ },
1723
+ {
1724
+ "epoch": 1.6445587439090417,
1725
+ "grad_norm": 18.210996627807617,
1726
+ "learning_rate": 2.5122831645442695e-05,
1727
+ "loss": 0.2818,
1728
+ "step": 6075
1729
+ },
1730
+ {
1731
+ "epoch": 1.6513264753654575,
1732
+ "grad_norm": 7.5500006675720215,
1733
+ "learning_rate": 2.499749323172566e-05,
1734
+ "loss": 0.125,
1735
+ "step": 6100
1736
+ },
1737
+ {
1738
+ "epoch": 1.6580942068218734,
1739
+ "grad_norm": 0.2722916305065155,
1740
+ "learning_rate": 2.4872154818008624e-05,
1741
+ "loss": 0.2471,
1742
+ "step": 6125
1743
+ },
1744
+ {
1745
+ "epoch": 1.664861938278289,
1746
+ "grad_norm": 0.1690392643213272,
1747
+ "learning_rate": 2.474681640429159e-05,
1748
+ "loss": 0.2063,
1749
+ "step": 6150
1750
+ },
1751
+ {
1752
+ "epoch": 1.6716296697347048,
1753
+ "grad_norm": 0.8183917999267578,
1754
+ "learning_rate": 2.462147799057455e-05,
1755
+ "loss": 0.2288,
1756
+ "step": 6175
1757
+ },
1758
+ {
1759
+ "epoch": 1.6783974011911207,
1760
+ "grad_norm": 12.807232856750488,
1761
+ "learning_rate": 2.4496139576857515e-05,
1762
+ "loss": 0.1793,
1763
+ "step": 6200
1764
+ },
1765
+ {
1766
+ "epoch": 1.6851651326475365,
1767
+ "grad_norm": 2.0582687854766846,
1768
+ "learning_rate": 2.437080116314048e-05,
1769
+ "loss": 0.1697,
1770
+ "step": 6225
1771
+ },
1772
+ {
1773
+ "epoch": 1.6919328641039524,
1774
+ "grad_norm": 0.955332338809967,
1775
+ "learning_rate": 2.4245462749423445e-05,
1776
+ "loss": 0.1161,
1777
+ "step": 6250
1778
+ },
1779
+ {
1780
+ "epoch": 1.6987005955603682,
1781
+ "grad_norm": 0.23503464460372925,
1782
+ "learning_rate": 2.412513787225509e-05,
1783
+ "loss": 0.1578,
1784
+ "step": 6275
1785
+ },
1786
+ {
1787
+ "epoch": 1.705468327016784,
1788
+ "grad_norm": 0.7222716808319092,
1789
+ "learning_rate": 2.399979945853805e-05,
1790
+ "loss": 0.2072,
1791
+ "step": 6300
1792
+ },
1793
+ {
1794
+ "epoch": 1.7122360584732,
1795
+ "grad_norm": 15.863499641418457,
1796
+ "learning_rate": 2.3874461044821016e-05,
1797
+ "loss": 0.2366,
1798
+ "step": 6325
1799
+ },
1800
+ {
1801
+ "epoch": 1.7190037899296156,
1802
+ "grad_norm": 9.790959358215332,
1803
+ "learning_rate": 2.374912263110398e-05,
1804
+ "loss": 0.2673,
1805
+ "step": 6350
1806
+ },
1807
+ {
1808
+ "epoch": 1.7257715213860314,
1809
+ "grad_norm": 8.514019012451172,
1810
+ "learning_rate": 2.3623784217386946e-05,
1811
+ "loss": 0.2244,
1812
+ "step": 6375
1813
+ },
1814
+ {
1815
+ "epoch": 1.7325392528424473,
1816
+ "grad_norm": 14.102144241333008,
1817
+ "learning_rate": 2.349844580366991e-05,
1818
+ "loss": 0.1813,
1819
+ "step": 6400
1820
+ },
1821
+ {
1822
+ "epoch": 1.7393069842988629,
1823
+ "grad_norm": 9.164491653442383,
1824
+ "learning_rate": 2.3373107389952875e-05,
1825
+ "loss": 0.2476,
1826
+ "step": 6425
1827
+ },
1828
+ {
1829
+ "epoch": 1.7460747157552787,
1830
+ "grad_norm": 0.8914769887924194,
1831
+ "learning_rate": 2.3247768976235837e-05,
1832
+ "loss": 0.2295,
1833
+ "step": 6450
1834
+ },
1835
+ {
1836
+ "epoch": 1.7528424472116946,
1837
+ "grad_norm": 12.076004981994629,
1838
+ "learning_rate": 2.31224305625188e-05,
1839
+ "loss": 0.1614,
1840
+ "step": 6475
1841
+ },
1842
+ {
1843
+ "epoch": 1.7596101786681104,
1844
+ "grad_norm": 1.1903892755508423,
1845
+ "learning_rate": 2.2997092148801766e-05,
1846
+ "loss": 0.1336,
1847
+ "step": 6500
1848
+ },
1849
+ {
1850
+ "epoch": 1.7663779101245263,
1851
+ "grad_norm": 0.8547431826591492,
1852
+ "learning_rate": 2.287175373508473e-05,
1853
+ "loss": 0.2748,
1854
+ "step": 6525
1855
+ },
1856
+ {
1857
+ "epoch": 1.7731456415809421,
1858
+ "grad_norm": 10.832341194152832,
1859
+ "learning_rate": 2.2746415321367696e-05,
1860
+ "loss": 0.242,
1861
+ "step": 6550
1862
+ },
1863
+ {
1864
+ "epoch": 1.779913373037358,
1865
+ "grad_norm": 0.6953740119934082,
1866
+ "learning_rate": 2.2621076907650657e-05,
1867
+ "loss": 0.1004,
1868
+ "step": 6575
1869
+ },
1870
+ {
1871
+ "epoch": 1.7866811044937738,
1872
+ "grad_norm": 0.1302420198917389,
1873
+ "learning_rate": 2.2495738493933622e-05,
1874
+ "loss": 0.4184,
1875
+ "step": 6600
1876
+ },
1877
+ {
1878
+ "epoch": 1.7934488359501894,
1879
+ "grad_norm": 7.436769962310791,
1880
+ "learning_rate": 2.2370400080216587e-05,
1881
+ "loss": 0.1858,
1882
+ "step": 6625
1883
+ },
1884
+ {
1885
+ "epoch": 1.8002165674066053,
1886
+ "grad_norm": 20.91210174560547,
1887
+ "learning_rate": 2.224506166649955e-05,
1888
+ "loss": 0.284,
1889
+ "step": 6650
1890
+ },
1891
+ {
1892
+ "epoch": 1.8069842988630211,
1893
+ "grad_norm": 0.46657705307006836,
1894
+ "learning_rate": 2.2119723252782516e-05,
1895
+ "loss": 0.1961,
1896
+ "step": 6675
1897
+ },
1898
+ {
1899
+ "epoch": 1.8137520303194368,
1900
+ "grad_norm": 6.9242353439331055,
1901
+ "learning_rate": 2.1994384839065478e-05,
1902
+ "loss": 0.2108,
1903
+ "step": 6700
1904
+ },
1905
+ {
1906
+ "epoch": 1.8205197617758526,
1907
+ "grad_norm": 13.766924858093262,
1908
+ "learning_rate": 2.1869046425348443e-05,
1909
+ "loss": 0.2072,
1910
+ "step": 6725
1911
+ },
1912
+ {
1913
+ "epoch": 1.8272874932322685,
1914
+ "grad_norm": 2.7908565998077393,
1915
+ "learning_rate": 2.1743708011631404e-05,
1916
+ "loss": 0.0987,
1917
+ "step": 6750
1918
+ },
1919
+ {
1920
+ "epoch": 1.8340552246886843,
1921
+ "grad_norm": 12.718364715576172,
1922
+ "learning_rate": 2.161836959791437e-05,
1923
+ "loss": 0.1816,
1924
+ "step": 6775
1925
+ },
1926
+ {
1927
+ "epoch": 1.8408229561451002,
1928
+ "grad_norm": 12.46013069152832,
1929
+ "learning_rate": 2.1493031184197334e-05,
1930
+ "loss": 0.3094,
1931
+ "step": 6800
1932
+ },
1933
+ {
1934
+ "epoch": 1.847590687601516,
1935
+ "grad_norm": 0.13040785491466522,
1936
+ "learning_rate": 2.1367692770480295e-05,
1937
+ "loss": 0.1224,
1938
+ "step": 6825
1939
+ },
1940
+ {
1941
+ "epoch": 1.8543584190579319,
1942
+ "grad_norm": 1.2305707931518555,
1943
+ "learning_rate": 2.124235435676326e-05,
1944
+ "loss": 0.083,
1945
+ "step": 6850
1946
+ },
1947
+ {
1948
+ "epoch": 1.8611261505143477,
1949
+ "grad_norm": 0.13893193006515503,
1950
+ "learning_rate": 2.1117015943046225e-05,
1951
+ "loss": 0.3004,
1952
+ "step": 6875
1953
+ },
1954
+ {
1955
+ "epoch": 1.8678938819707636,
1956
+ "grad_norm": 11.187564849853516,
1957
+ "learning_rate": 2.099167752932919e-05,
1958
+ "loss": 0.2636,
1959
+ "step": 6900
1960
+ },
1961
+ {
1962
+ "epoch": 1.8746616134271792,
1963
+ "grad_norm": 8.335643768310547,
1964
+ "learning_rate": 2.0866339115612154e-05,
1965
+ "loss": 0.1974,
1966
+ "step": 6925
1967
+ },
1968
+ {
1969
+ "epoch": 1.881429344883595,
1970
+ "grad_norm": 4.112905502319336,
1971
+ "learning_rate": 2.074100070189512e-05,
1972
+ "loss": 0.1114,
1973
+ "step": 6950
1974
+ },
1975
+ {
1976
+ "epoch": 1.8881970763400109,
1977
+ "grad_norm": 0.5131503939628601,
1978
+ "learning_rate": 2.061566228817808e-05,
1979
+ "loss": 0.2218,
1980
+ "step": 6975
1981
+ },
1982
+ {
1983
+ "epoch": 1.8949648077964265,
1984
+ "grad_norm": 0.07644043117761612,
1985
+ "learning_rate": 2.0490323874461045e-05,
1986
+ "loss": 0.2306,
1987
+ "step": 7000
1988
+ },
1989
+ {
1990
+ "epoch": 1.9017325392528424,
1991
+ "grad_norm": 2.5690276622772217,
1992
+ "learning_rate": 2.036498546074401e-05,
1993
+ "loss": 0.1069,
1994
+ "step": 7025
1995
+ },
1996
+ {
1997
+ "epoch": 1.9085002707092582,
1998
+ "grad_norm": 5.832399368286133,
1999
+ "learning_rate": 2.0239647047026975e-05,
2000
+ "loss": 0.1663,
2001
+ "step": 7050
2002
+ },
2003
+ {
2004
+ "epoch": 1.915268002165674,
2005
+ "grad_norm": 8.066961288452148,
2006
+ "learning_rate": 2.011430863330994e-05,
2007
+ "loss": 0.2029,
2008
+ "step": 7075
2009
+ },
2010
+ {
2011
+ "epoch": 1.92203573362209,
2012
+ "grad_norm": 0.3773351013660431,
2013
+ "learning_rate": 1.99889702195929e-05,
2014
+ "loss": 0.0708,
2015
+ "step": 7100
2016
+ },
2017
+ {
2018
+ "epoch": 1.9288034650785058,
2019
+ "grad_norm": 12.352056503295898,
2020
+ "learning_rate": 1.9863631805875866e-05,
2021
+ "loss": 0.2559,
2022
+ "step": 7125
2023
+ },
2024
+ {
2025
+ "epoch": 1.9355711965349216,
2026
+ "grad_norm": 0.8700584173202515,
2027
+ "learning_rate": 1.973829339215883e-05,
2028
+ "loss": 0.2601,
2029
+ "step": 7150
2030
+ },
2031
+ {
2032
+ "epoch": 1.9423389279913374,
2033
+ "grad_norm": 14.849401473999023,
2034
+ "learning_rate": 1.9612954978441795e-05,
2035
+ "loss": 0.2871,
2036
+ "step": 7175
2037
+ },
2038
+ {
2039
+ "epoch": 1.949106659447753,
2040
+ "grad_norm": 1.086490511894226,
2041
+ "learning_rate": 1.948761656472476e-05,
2042
+ "loss": 0.3069,
2043
+ "step": 7200
2044
+ },
2045
+ {
2046
+ "epoch": 1.955874390904169,
2047
+ "grad_norm": 0.1218922808766365,
2048
+ "learning_rate": 1.9362278151007722e-05,
2049
+ "loss": 0.2398,
2050
+ "step": 7225
2051
+ },
2052
+ {
2053
+ "epoch": 1.9626421223605848,
2054
+ "grad_norm": 0.7988734841346741,
2055
+ "learning_rate": 1.9236939737290687e-05,
2056
+ "loss": 0.3118,
2057
+ "step": 7250
2058
+ },
2059
+ {
2060
+ "epoch": 1.9694098538170004,
2061
+ "grad_norm": 0.1584845781326294,
2062
+ "learning_rate": 1.911160132357365e-05,
2063
+ "loss": 0.1434,
2064
+ "step": 7275
2065
+ },
2066
+ {
2067
+ "epoch": 1.9761775852734162,
2068
+ "grad_norm": 0.6999651193618774,
2069
+ "learning_rate": 1.8986262909856613e-05,
2070
+ "loss": 0.1758,
2071
+ "step": 7300
2072
+ },
2073
+ {
2074
+ "epoch": 1.982945316729832,
2075
+ "grad_norm": 0.11756038665771484,
2076
+ "learning_rate": 1.8860924496139578e-05,
2077
+ "loss": 0.1671,
2078
+ "step": 7325
2079
+ },
2080
+ {
2081
+ "epoch": 1.989713048186248,
2082
+ "grad_norm": 1.217764139175415,
2083
+ "learning_rate": 1.873558608242254e-05,
2084
+ "loss": 0.1335,
2085
+ "step": 7350
2086
+ },
2087
+ {
2088
+ "epoch": 1.9964807796426638,
2089
+ "grad_norm": 8.427165985107422,
2090
+ "learning_rate": 1.8610247668705504e-05,
2091
+ "loss": 0.2056,
2092
+ "step": 7375
2093
+ },
2094
+ {
2095
+ "epoch": 2.0,
2096
+ "eval_accuracy": 0.935412134396906,
2097
+ "eval_f1_macro": 0.9274157947563729,
2098
+ "eval_f1_micro": 0.935412134396906,
2099
+ "eval_f1_weighted": 0.9302654119193674,
2100
+ "eval_loss": 0.21082843840122223,
2101
+ "eval_precision_macro": 0.9405383300469721,
2102
+ "eval_precision_micro": 0.935412134396906,
2103
+ "eval_precision_weighted": 0.9403341909054184,
2104
+ "eval_recall_macro": 0.9303843095679831,
2105
+ "eval_recall_micro": 0.935412134396906,
2106
+ "eval_recall_weighted": 0.935412134396906,
2107
+ "eval_runtime": 21.7667,
2108
+ "eval_samples_per_second": 950.305,
2109
+ "eval_steps_per_second": 59.403,
2110
+ "step": 7388
2111
+ },
2112
+ {
2113
+ "epoch": 2.0032485110990796,
2114
+ "grad_norm": 0.07127093523740768,
2115
+ "learning_rate": 1.848490925498847e-05,
2116
+ "loss": 0.1575,
2117
+ "step": 7400
2118
+ },
2119
+ {
2120
+ "epoch": 2.0100162425554955,
2121
+ "grad_norm": 15.853127479553223,
2122
+ "learning_rate": 1.8359570841271433e-05,
2123
+ "loss": 0.1454,
2124
+ "step": 7425
2125
+ },
2126
+ {
2127
+ "epoch": 2.0167839740119113,
2128
+ "grad_norm": 0.1277124136686325,
2129
+ "learning_rate": 1.8234232427554398e-05,
2130
+ "loss": 0.1873,
2131
+ "step": 7450
2132
+ },
2133
+ {
2134
+ "epoch": 2.023551705468327,
2135
+ "grad_norm": 11.486383438110352,
2136
+ "learning_rate": 1.8108894013837363e-05,
2137
+ "loss": 0.2182,
2138
+ "step": 7475
2139
+ },
2140
+ {
2141
+ "epoch": 2.030319436924743,
2142
+ "grad_norm": 6.678303241729736,
2143
+ "learning_rate": 1.7983555600120324e-05,
2144
+ "loss": 0.124,
2145
+ "step": 7500
2146
+ },
2147
+ {
2148
+ "epoch": 2.0370871683811584,
2149
+ "grad_norm": 0.4219975173473358,
2150
+ "learning_rate": 1.785821718640329e-05,
2151
+ "loss": 0.2746,
2152
+ "step": 7525
2153
+ },
2154
+ {
2155
+ "epoch": 2.0438548998375743,
2156
+ "grad_norm": 8.490753173828125,
2157
+ "learning_rate": 1.7732878772686254e-05,
2158
+ "loss": 0.1649,
2159
+ "step": 7550
2160
+ },
2161
+ {
2162
+ "epoch": 2.05062263129399,
2163
+ "grad_norm": 0.30812859535217285,
2164
+ "learning_rate": 1.760754035896922e-05,
2165
+ "loss": 0.1879,
2166
+ "step": 7575
2167
+ },
2168
+ {
2169
+ "epoch": 2.057390362750406,
2170
+ "grad_norm": 8.723641395568848,
2171
+ "learning_rate": 1.7482201945252184e-05,
2172
+ "loss": 0.1553,
2173
+ "step": 7600
2174
+ },
2175
+ {
2176
+ "epoch": 2.064158094206822,
2177
+ "grad_norm": 0.0513090118765831,
2178
+ "learning_rate": 1.7356863531535145e-05,
2179
+ "loss": 0.091,
2180
+ "step": 7625
2181
+ },
2182
+ {
2183
+ "epoch": 2.0709258256632377,
2184
+ "grad_norm": 0.18665984272956848,
2185
+ "learning_rate": 1.723152511781811e-05,
2186
+ "loss": 0.2645,
2187
+ "step": 7650
2188
+ },
2189
+ {
2190
+ "epoch": 2.0776935571196535,
2191
+ "grad_norm": 7.360457420349121,
2192
+ "learning_rate": 1.7106186704101075e-05,
2193
+ "loss": 0.2385,
2194
+ "step": 7675
2195
+ },
2196
+ {
2197
+ "epoch": 2.0844612885760694,
2198
+ "grad_norm": 0.102376289665699,
2199
+ "learning_rate": 1.698084829038404e-05,
2200
+ "loss": 0.1201,
2201
+ "step": 7700
2202
+ },
2203
+ {
2204
+ "epoch": 2.0912290200324852,
2205
+ "grad_norm": 17.834001541137695,
2206
+ "learning_rate": 1.6855509876667004e-05,
2207
+ "loss": 0.1926,
2208
+ "step": 7725
2209
+ },
2210
+ {
2211
+ "epoch": 2.097996751488901,
2212
+ "grad_norm": 0.3818954825401306,
2213
+ "learning_rate": 1.6730171462949966e-05,
2214
+ "loss": 0.1884,
2215
+ "step": 7750
2216
+ },
2217
+ {
2218
+ "epoch": 2.104764482945317,
2219
+ "grad_norm": 7.972067356109619,
2220
+ "learning_rate": 1.660483304923293e-05,
2221
+ "loss": 0.1858,
2222
+ "step": 7775
2223
+ },
2224
+ {
2225
+ "epoch": 2.1115322144017323,
2226
+ "grad_norm": 9.148263931274414,
2227
+ "learning_rate": 1.6479494635515895e-05,
2228
+ "loss": 0.1961,
2229
+ "step": 7800
2230
+ },
2231
+ {
2232
+ "epoch": 2.118299945858148,
2233
+ "grad_norm": 10.137642860412598,
2234
+ "learning_rate": 1.6354156221798857e-05,
2235
+ "loss": 0.1774,
2236
+ "step": 7825
2237
+ },
2238
+ {
2239
+ "epoch": 2.125067677314564,
2240
+ "grad_norm": 0.3626168370246887,
2241
+ "learning_rate": 1.622881780808182e-05,
2242
+ "loss": 0.1367,
2243
+ "step": 7850
2244
+ },
2245
+ {
2246
+ "epoch": 2.13183540877098,
2247
+ "grad_norm": 0.12807676196098328,
2248
+ "learning_rate": 1.6103479394364783e-05,
2249
+ "loss": 0.1785,
2250
+ "step": 7875
2251
+ },
2252
+ {
2253
+ "epoch": 2.1386031402273957,
2254
+ "grad_norm": 1.2243175506591797,
2255
+ "learning_rate": 1.5978140980647748e-05,
2256
+ "loss": 0.1499,
2257
+ "step": 7900
2258
+ },
2259
+ {
2260
+ "epoch": 2.1453708716838116,
2261
+ "grad_norm": 11.758691787719727,
2262
+ "learning_rate": 1.5852802566930712e-05,
2263
+ "loss": 0.1778,
2264
+ "step": 7925
2265
+ },
2266
+ {
2267
+ "epoch": 2.1521386031402274,
2268
+ "grad_norm": 0.7880843281745911,
2269
+ "learning_rate": 1.5727464153213677e-05,
2270
+ "loss": 0.2024,
2271
+ "step": 7950
2272
+ },
2273
+ {
2274
+ "epoch": 2.1589063345966433,
2275
+ "grad_norm": 0.23943960666656494,
2276
+ "learning_rate": 1.5602125739496642e-05,
2277
+ "loss": 0.1409,
2278
+ "step": 7975
2279
+ },
2280
+ {
2281
+ "epoch": 2.165674066053059,
2282
+ "grad_norm": 11.204683303833008,
2283
+ "learning_rate": 1.5476787325779607e-05,
2284
+ "loss": 0.2603,
2285
+ "step": 8000
2286
+ },
2287
+ {
2288
+ "epoch": 2.172441797509475,
2289
+ "grad_norm": 8.875106811523438,
2290
+ "learning_rate": 1.5351448912062568e-05,
2291
+ "loss": 0.1979,
2292
+ "step": 8025
2293
+ },
2294
+ {
2295
+ "epoch": 2.179209528965891,
2296
+ "grad_norm": 10.337849617004395,
2297
+ "learning_rate": 1.5226110498345533e-05,
2298
+ "loss": 0.0886,
2299
+ "step": 8050
2300
+ },
2301
+ {
2302
+ "epoch": 2.1859772604223062,
2303
+ "grad_norm": 0.0444558709859848,
2304
+ "learning_rate": 1.5100772084628498e-05,
2305
+ "loss": 0.1459,
2306
+ "step": 8075
2307
+ },
2308
+ {
2309
+ "epoch": 2.192744991878722,
2310
+ "grad_norm": 0.4095276892185211,
2311
+ "learning_rate": 1.4975433670911463e-05,
2312
+ "loss": 0.2745,
2313
+ "step": 8100
2314
+ },
2315
+ {
2316
+ "epoch": 2.199512723335138,
2317
+ "grad_norm": 0.09346342086791992,
2318
+ "learning_rate": 1.4850095257194427e-05,
2319
+ "loss": 0.213,
2320
+ "step": 8125
2321
+ },
2322
+ {
2323
+ "epoch": 2.2062804547915538,
2324
+ "grad_norm": 11.369955062866211,
2325
+ "learning_rate": 1.4724756843477389e-05,
2326
+ "loss": 0.2651,
2327
+ "step": 8150
2328
+ },
2329
+ {
2330
+ "epoch": 2.2130481862479696,
2331
+ "grad_norm": 0.17222055792808533,
2332
+ "learning_rate": 1.4599418429760354e-05,
2333
+ "loss": 0.1258,
2334
+ "step": 8175
2335
+ },
2336
+ {
2337
+ "epoch": 2.2198159177043855,
2338
+ "grad_norm": 0.5808836221694946,
2339
+ "learning_rate": 1.4474080016043317e-05,
2340
+ "loss": 0.2261,
2341
+ "step": 8200
2342
+ },
2343
+ {
2344
+ "epoch": 2.2265836491608013,
2345
+ "grad_norm": 0.37860339879989624,
2346
+ "learning_rate": 1.4348741602326282e-05,
2347
+ "loss": 0.2356,
2348
+ "step": 8225
2349
+ },
2350
+ {
2351
+ "epoch": 2.233351380617217,
2352
+ "grad_norm": 7.043012619018555,
2353
+ "learning_rate": 1.4223403188609246e-05,
2354
+ "loss": 0.1983,
2355
+ "step": 8250
2356
+ },
2357
+ {
2358
+ "epoch": 2.240119112073633,
2359
+ "grad_norm": 0.04890386760234833,
2360
+ "learning_rate": 1.4098064774892208e-05,
2361
+ "loss": 0.1501,
2362
+ "step": 8275
2363
+ },
2364
+ {
2365
+ "epoch": 2.246886843530049,
2366
+ "grad_norm": 1.6778485774993896,
2367
+ "learning_rate": 1.3972726361175173e-05,
2368
+ "loss": 0.2035,
2369
+ "step": 8300
2370
+ },
2371
+ {
2372
+ "epoch": 2.2536545749864647,
2373
+ "grad_norm": 0.09249867498874664,
2374
+ "learning_rate": 1.3847387947458137e-05,
2375
+ "loss": 0.1831,
2376
+ "step": 8325
2377
+ },
2378
+ {
2379
+ "epoch": 2.26042230644288,
2380
+ "grad_norm": 10.879770278930664,
2381
+ "learning_rate": 1.3722049533741102e-05,
2382
+ "loss": 0.1008,
2383
+ "step": 8350
2384
+ },
2385
+ {
2386
+ "epoch": 2.267190037899296,
2387
+ "grad_norm": 0.2881366014480591,
2388
+ "learning_rate": 1.3596711120024067e-05,
2389
+ "loss": 0.0649,
2390
+ "step": 8375
2391
+ },
2392
+ {
2393
+ "epoch": 2.273957769355712,
2394
+ "grad_norm": 0.30121418833732605,
2395
+ "learning_rate": 1.3471372706307028e-05,
2396
+ "loss": 0.141,
2397
+ "step": 8400
2398
+ },
2399
+ {
2400
+ "epoch": 2.2807255008121277,
2401
+ "grad_norm": 0.31559237837791443,
2402
+ "learning_rate": 1.3346034292589993e-05,
2403
+ "loss": 0.1108,
2404
+ "step": 8425
2405
+ },
2406
+ {
2407
+ "epoch": 2.2874932322685435,
2408
+ "grad_norm": 13.67086124420166,
2409
+ "learning_rate": 1.3220695878872958e-05,
2410
+ "loss": 0.1543,
2411
+ "step": 8450
2412
+ },
2413
+ {
2414
+ "epoch": 2.2942609637249594,
2415
+ "grad_norm": 4.521094799041748,
2416
+ "learning_rate": 1.3095357465155921e-05,
2417
+ "loss": 0.1735,
2418
+ "step": 8475
2419
+ },
2420
+ {
2421
+ "epoch": 2.301028695181375,
2422
+ "grad_norm": 1.390699028968811,
2423
+ "learning_rate": 1.2970019051438886e-05,
2424
+ "loss": 0.1303,
2425
+ "step": 8500
2426
+ },
2427
+ {
2428
+ "epoch": 2.307796426637791,
2429
+ "grad_norm": 17.726560592651367,
2430
+ "learning_rate": 1.284468063772185e-05,
2431
+ "loss": 0.2959,
2432
+ "step": 8525
2433
+ },
2434
+ {
2435
+ "epoch": 2.314564158094207,
2436
+ "grad_norm": 12.668703079223633,
2437
+ "learning_rate": 1.2719342224004812e-05,
2438
+ "loss": 0.1625,
2439
+ "step": 8550
2440
+ },
2441
+ {
2442
+ "epoch": 2.3213318895506228,
2443
+ "grad_norm": 2.370819091796875,
2444
+ "learning_rate": 1.2594003810287777e-05,
2445
+ "loss": 0.1213,
2446
+ "step": 8575
2447
+ },
2448
+ {
2449
+ "epoch": 2.3280996210070386,
2450
+ "grad_norm": 6.036921977996826,
2451
+ "learning_rate": 1.2468665396570742e-05,
2452
+ "loss": 0.1634,
2453
+ "step": 8600
2454
+ },
2455
+ {
2456
+ "epoch": 2.334867352463454,
2457
+ "grad_norm": 0.8694545030593872,
2458
+ "learning_rate": 1.2343326982853707e-05,
2459
+ "loss": 0.1495,
2460
+ "step": 8625
2461
+ },
2462
+ {
2463
+ "epoch": 2.3416350839198703,
2464
+ "grad_norm": 2.2144663333892822,
2465
+ "learning_rate": 1.221798856913667e-05,
2466
+ "loss": 0.1621,
2467
+ "step": 8650
2468
+ },
2469
+ {
2470
+ "epoch": 2.3484028153762857,
2471
+ "grad_norm": 10.507080078125,
2472
+ "learning_rate": 1.2092650155419635e-05,
2473
+ "loss": 0.174,
2474
+ "step": 8675
2475
+ },
2476
+ {
2477
+ "epoch": 2.3551705468327016,
2478
+ "grad_norm": 0.9843292236328125,
2479
+ "learning_rate": 1.1967311741702598e-05,
2480
+ "loss": 0.1339,
2481
+ "step": 8700
2482
+ },
2483
+ {
2484
+ "epoch": 2.3619382782891174,
2485
+ "grad_norm": 0.3039487898349762,
2486
+ "learning_rate": 1.1841973327985562e-05,
2487
+ "loss": 0.1176,
2488
+ "step": 8725
2489
+ },
2490
+ {
2491
+ "epoch": 2.3687060097455332,
2492
+ "grad_norm": 0.5395913124084473,
2493
+ "learning_rate": 1.1716634914268526e-05,
2494
+ "loss": 0.2338,
2495
+ "step": 8750
2496
+ },
2497
+ {
2498
+ "epoch": 2.375473741201949,
2499
+ "grad_norm": 0.16517315804958344,
2500
+ "learning_rate": 1.1591296500551489e-05,
2501
+ "loss": 0.2132,
2502
+ "step": 8775
2503
+ },
2504
+ {
2505
+ "epoch": 2.382241472658365,
2506
+ "grad_norm": 10.029488563537598,
2507
+ "learning_rate": 1.1465958086834453e-05,
2508
+ "loss": 0.188,
2509
+ "step": 8800
2510
+ },
2511
+ {
2512
+ "epoch": 2.389009204114781,
2513
+ "grad_norm": 3.222883462905884,
2514
+ "learning_rate": 1.1340619673117417e-05,
2515
+ "loss": 0.2098,
2516
+ "step": 8825
2517
+ },
2518
+ {
2519
+ "epoch": 2.3957769355711966,
2520
+ "grad_norm": 0.06654487550258636,
2521
+ "learning_rate": 1.1215281259400381e-05,
2522
+ "loss": 0.1275,
2523
+ "step": 8850
2524
+ },
2525
+ {
2526
+ "epoch": 2.4025446670276125,
2527
+ "grad_norm": 2.666473388671875,
2528
+ "learning_rate": 1.1089942845683346e-05,
2529
+ "loss": 0.2144,
2530
+ "step": 8875
2531
+ },
2532
+ {
2533
+ "epoch": 2.4093123984840283,
2534
+ "grad_norm": 10.859978675842285,
2535
+ "learning_rate": 1.096460443196631e-05,
2536
+ "loss": 0.1975,
2537
+ "step": 8900
2538
+ },
2539
+ {
2540
+ "epoch": 2.416080129940444,
2541
+ "grad_norm": 1.037359356880188,
2542
+ "learning_rate": 1.0839266018249274e-05,
2543
+ "loss": 0.0893,
2544
+ "step": 8925
2545
+ },
2546
+ {
2547
+ "epoch": 2.4228478613968596,
2548
+ "grad_norm": 17.77867889404297,
2549
+ "learning_rate": 1.0713927604532239e-05,
2550
+ "loss": 0.178,
2551
+ "step": 8950
2552
+ },
2553
+ {
2554
+ "epoch": 2.4296155928532754,
2555
+ "grad_norm": 8.258838653564453,
2556
+ "learning_rate": 1.0588589190815202e-05,
2557
+ "loss": 0.1508,
2558
+ "step": 8975
2559
+ },
2560
+ {
2561
+ "epoch": 2.4363833243096913,
2562
+ "grad_norm": 8.984355926513672,
2563
+ "learning_rate": 1.0463250777098165e-05,
2564
+ "loss": 0.1494,
2565
+ "step": 9000
2566
+ },
2567
+ {
2568
+ "epoch": 2.443151055766107,
2569
+ "grad_norm": 1.9472849369049072,
2570
+ "learning_rate": 1.0337912363381128e-05,
2571
+ "loss": 0.1767,
2572
+ "step": 9025
2573
+ },
2574
+ {
2575
+ "epoch": 2.449918787222523,
2576
+ "grad_norm": 0.1337762475013733,
2577
+ "learning_rate": 1.0212573949664093e-05,
2578
+ "loss": 0.1451,
2579
+ "step": 9050
2580
+ },
2581
+ {
2582
+ "epoch": 2.456686518678939,
2583
+ "grad_norm": 0.7223402857780457,
2584
+ "learning_rate": 1.0087235535947058e-05,
2585
+ "loss": 0.1788,
2586
+ "step": 9075
2587
+ },
2588
+ {
2589
+ "epoch": 2.4634542501353547,
2590
+ "grad_norm": 12.872135162353516,
2591
+ "learning_rate": 9.961897122230021e-06,
2592
+ "loss": 0.1807,
2593
+ "step": 9100
2594
+ },
2595
+ {
2596
+ "epoch": 2.4702219815917705,
2597
+ "grad_norm": 14.778857231140137,
2598
+ "learning_rate": 9.836558708512986e-06,
2599
+ "loss": 0.1621,
2600
+ "step": 9125
2601
+ },
2602
+ {
2603
+ "epoch": 2.4769897130481864,
2604
+ "grad_norm": 0.44684821367263794,
2605
+ "learning_rate": 9.71122029479595e-06,
2606
+ "loss": 0.1788,
2607
+ "step": 9150
2608
+ },
2609
+ {
2610
+ "epoch": 2.4837574445046022,
2611
+ "grad_norm": 15.21567440032959,
2612
+ "learning_rate": 9.585881881078914e-06,
2613
+ "loss": 0.1615,
2614
+ "step": 9175
2615
+ },
2616
+ {
2617
+ "epoch": 2.490525175961018,
2618
+ "grad_norm": 0.5438389182090759,
2619
+ "learning_rate": 9.460543467361878e-06,
2620
+ "loss": 0.0694,
2621
+ "step": 9200
2622
+ },
2623
+ {
2624
+ "epoch": 2.4972929074174335,
2625
+ "grad_norm": 0.26495838165283203,
2626
+ "learning_rate": 9.335205053644842e-06,
2627
+ "loss": 0.2251,
2628
+ "step": 9225
2629
+ },
2630
+ {
2631
+ "epoch": 2.5040606388738493,
2632
+ "grad_norm": 3.848076343536377,
2633
+ "learning_rate": 9.209866639927806e-06,
2634
+ "loss": 0.118,
2635
+ "step": 9250
2636
+ },
2637
+ {
2638
+ "epoch": 2.510828370330265,
2639
+ "grad_norm": 0.0551062636077404,
2640
+ "learning_rate": 9.08452822621077e-06,
2641
+ "loss": 0.066,
2642
+ "step": 9275
2643
+ },
2644
+ {
2645
+ "epoch": 2.517596101786681,
2646
+ "grad_norm": 8.600728034973145,
2647
+ "learning_rate": 8.959189812493733e-06,
2648
+ "loss": 0.1336,
2649
+ "step": 9300
2650
+ },
2651
+ {
2652
+ "epoch": 2.524363833243097,
2653
+ "grad_norm": 6.382137298583984,
2654
+ "learning_rate": 8.833851398776697e-06,
2655
+ "loss": 0.2049,
2656
+ "step": 9325
2657
+ },
2658
+ {
2659
+ "epoch": 2.5311315646995127,
2660
+ "grad_norm": 13.446625709533691,
2661
+ "learning_rate": 8.70851298505966e-06,
2662
+ "loss": 0.1743,
2663
+ "step": 9350
2664
+ },
2665
+ {
2666
+ "epoch": 2.5378992961559286,
2667
+ "grad_norm": 6.327456951141357,
2668
+ "learning_rate": 8.583174571342625e-06,
2669
+ "loss": 0.2677,
2670
+ "step": 9375
2671
+ },
2672
+ {
2673
+ "epoch": 2.5446670276123444,
2674
+ "grad_norm": 0.14797528088092804,
2675
+ "learning_rate": 8.45783615762559e-06,
2676
+ "loss": 0.1348,
2677
+ "step": 9400
2678
+ },
2679
+ {
2680
+ "epoch": 2.5514347590687603,
2681
+ "grad_norm": 0.03272142633795738,
2682
+ "learning_rate": 8.332497743908553e-06,
2683
+ "loss": 0.1655,
2684
+ "step": 9425
2685
+ },
2686
+ {
2687
+ "epoch": 2.558202490525176,
2688
+ "grad_norm": 0.09539608657360077,
2689
+ "learning_rate": 8.207159330191518e-06,
2690
+ "loss": 0.2066,
2691
+ "step": 9450
2692
+ },
2693
+ {
2694
+ "epoch": 2.564970221981592,
2695
+ "grad_norm": 2.991002321243286,
2696
+ "learning_rate": 8.081820916474483e-06,
2697
+ "loss": 0.1664,
2698
+ "step": 9475
2699
+ },
2700
+ {
2701
+ "epoch": 2.5717379534380074,
2702
+ "grad_norm": 0.05500922352075577,
2703
+ "learning_rate": 7.956482502757446e-06,
2704
+ "loss": 0.1241,
2705
+ "step": 9500
2706
+ },
2707
+ {
2708
+ "epoch": 2.5785056848944237,
2709
+ "grad_norm": 11.698848724365234,
2710
+ "learning_rate": 7.831144089040409e-06,
2711
+ "loss": 0.2105,
2712
+ "step": 9525
2713
+ },
2714
+ {
2715
+ "epoch": 2.585273416350839,
2716
+ "grad_norm": 0.4144781231880188,
2717
+ "learning_rate": 7.705805675323372e-06,
2718
+ "loss": 0.229,
2719
+ "step": 9550
2720
+ },
2721
+ {
2722
+ "epoch": 2.592041147807255,
2723
+ "grad_norm": 15.266688346862793,
2724
+ "learning_rate": 7.580467261606338e-06,
2725
+ "loss": 0.1854,
2726
+ "step": 9575
2727
+ },
2728
+ {
2729
+ "epoch": 2.5988088792636708,
2730
+ "grad_norm": 0.1844756007194519,
2731
+ "learning_rate": 7.455128847889302e-06,
2732
+ "loss": 0.082,
2733
+ "step": 9600
2734
+ },
2735
+ {
2736
+ "epoch": 2.6055766107200866,
2737
+ "grad_norm": 7.458913326263428,
2738
+ "learning_rate": 7.329790434172265e-06,
2739
+ "loss": 0.1278,
2740
+ "step": 9625
2741
+ },
2742
+ {
2743
+ "epoch": 2.6123443421765025,
2744
+ "grad_norm": 0.7331855893135071,
2745
+ "learning_rate": 7.20445202045523e-06,
2746
+ "loss": 0.1028,
2747
+ "step": 9650
2748
+ },
2749
+ {
2750
+ "epoch": 2.6191120736329183,
2751
+ "grad_norm": 0.3585509657859802,
2752
+ "learning_rate": 7.0791136067381944e-06,
2753
+ "loss": 0.1163,
2754
+ "step": 9675
2755
+ },
2756
+ {
2757
+ "epoch": 2.625879805089334,
2758
+ "grad_norm": 0.40765902400016785,
2759
+ "learning_rate": 6.9537751930211575e-06,
2760
+ "loss": 0.1065,
2761
+ "step": 9700
2762
+ },
2763
+ {
2764
+ "epoch": 2.63264753654575,
2765
+ "grad_norm": 7.481261730194092,
2766
+ "learning_rate": 6.8284367793041215e-06,
2767
+ "loss": 0.1028,
2768
+ "step": 9725
2769
+ },
2770
+ {
2771
+ "epoch": 2.639415268002166,
2772
+ "grad_norm": 1.0196110010147095,
2773
+ "learning_rate": 6.703098365587085e-06,
2774
+ "loss": 0.103,
2775
+ "step": 9750
2776
+ },
2777
+ {
2778
+ "epoch": 2.6461829994585813,
2779
+ "grad_norm": 0.306159645318985,
2780
+ "learning_rate": 6.577759951870049e-06,
2781
+ "loss": 0.1617,
2782
+ "step": 9775
2783
+ },
2784
+ {
2785
+ "epoch": 2.6529507309149976,
2786
+ "grad_norm": 11.561976432800293,
2787
+ "learning_rate": 6.452421538153014e-06,
2788
+ "loss": 0.1027,
2789
+ "step": 9800
2790
+ },
2791
+ {
2792
+ "epoch": 2.659718462371413,
2793
+ "grad_norm": 0.021391283720731735,
2794
+ "learning_rate": 6.327083124435977e-06,
2795
+ "loss": 0.126,
2796
+ "step": 9825
2797
+ },
2798
+ {
2799
+ "epoch": 2.666486193827829,
2800
+ "grad_norm": 0.036384038627147675,
2801
+ "learning_rate": 6.201744710718941e-06,
2802
+ "loss": 0.2274,
2803
+ "step": 9850
2804
+ },
2805
+ {
2806
+ "epoch": 2.6732539252842447,
2807
+ "grad_norm": 0.39547139406204224,
2808
+ "learning_rate": 6.076406297001905e-06,
2809
+ "loss": 0.2437,
2810
+ "step": 9875
2811
+ },
2812
+ {
2813
+ "epoch": 2.6800216567406605,
2814
+ "grad_norm": 1.0845611095428467,
2815
+ "learning_rate": 5.951067883284869e-06,
2816
+ "loss": 0.1372,
2817
+ "step": 9900
2818
+ },
2819
+ {
2820
+ "epoch": 2.6867893881970764,
2821
+ "grad_norm": 0.6141884326934814,
2822
+ "learning_rate": 5.825729469567833e-06,
2823
+ "loss": 0.0986,
2824
+ "step": 9925
2825
+ },
2826
+ {
2827
+ "epoch": 2.693557119653492,
2828
+ "grad_norm": 6.706904888153076,
2829
+ "learning_rate": 5.700391055850798e-06,
2830
+ "loss": 0.1353,
2831
+ "step": 9950
2832
+ },
2833
+ {
2834
+ "epoch": 2.700324851109908,
2835
+ "grad_norm": 0.1707427203655243,
2836
+ "learning_rate": 5.575052642133762e-06,
2837
+ "loss": 0.1917,
2838
+ "step": 9975
2839
+ },
2840
+ {
2841
+ "epoch": 2.707092582566324,
2842
+ "grad_norm": 0.16985374689102173,
2843
+ "learning_rate": 5.449714228416725e-06,
2844
+ "loss": 0.0994,
2845
+ "step": 10000
2846
+ },
2847
+ {
2848
+ "epoch": 2.7138603140227398,
2849
+ "grad_norm": 10.607304573059082,
2850
+ "learning_rate": 5.324375814699689e-06,
2851
+ "loss": 0.1015,
2852
+ "step": 10025
2853
+ },
2854
+ {
2855
+ "epoch": 2.720628045479155,
2856
+ "grad_norm": 0.6444892287254333,
2857
+ "learning_rate": 5.199037400982654e-06,
2858
+ "loss": 0.0935,
2859
+ "step": 10050
2860
+ },
2861
+ {
2862
+ "epoch": 2.7273957769355714,
2863
+ "grad_norm": 0.8442856669425964,
2864
+ "learning_rate": 5.073698987265618e-06,
2865
+ "loss": 0.2081,
2866
+ "step": 10075
2867
+ },
2868
+ {
2869
+ "epoch": 2.734163508391987,
2870
+ "grad_norm": 0.2734193205833435,
2871
+ "learning_rate": 4.948360573548582e-06,
2872
+ "loss": 0.169,
2873
+ "step": 10100
2874
+ },
2875
+ {
2876
+ "epoch": 2.7409312398484027,
2877
+ "grad_norm": 0.19697026908397675,
2878
+ "learning_rate": 4.823022159831545e-06,
2879
+ "loss": 0.1624,
2880
+ "step": 10125
2881
+ },
2882
+ {
2883
+ "epoch": 2.7476989713048185,
2884
+ "grad_norm": 12.665722846984863,
2885
+ "learning_rate": 4.69768374611451e-06,
2886
+ "loss": 0.1644,
2887
+ "step": 10150
2888
+ },
2889
+ {
2890
+ "epoch": 2.7544667027612344,
2891
+ "grad_norm": 10.231285095214844,
2892
+ "learning_rate": 4.5723453323974735e-06,
2893
+ "loss": 0.1422,
2894
+ "step": 10175
2895
+ },
2896
+ {
2897
+ "epoch": 2.7612344342176502,
2898
+ "grad_norm": 10.933349609375,
2899
+ "learning_rate": 4.4470069186804375e-06,
2900
+ "loss": 0.2038,
2901
+ "step": 10200
2902
+ },
2903
+ {
2904
+ "epoch": 2.768002165674066,
2905
+ "grad_norm": 10.937248229980469,
2906
+ "learning_rate": 4.3216685049634015e-06,
2907
+ "loss": 0.1339,
2908
+ "step": 10225
2909
+ },
2910
+ {
2911
+ "epoch": 2.774769897130482,
2912
+ "grad_norm": 0.07432160526514053,
2913
+ "learning_rate": 4.196330091246365e-06,
2914
+ "loss": 0.2031,
2915
+ "step": 10250
2916
+ },
2917
+ {
2918
+ "epoch": 2.781537628586898,
2919
+ "grad_norm": 10.13500690460205,
2920
+ "learning_rate": 4.070991677529329e-06,
2921
+ "loss": 0.1778,
2922
+ "step": 10275
2923
+ },
2924
+ {
2925
+ "epoch": 2.7883053600433136,
2926
+ "grad_norm": 0.058682914823293686,
2927
+ "learning_rate": 3.945653263812293e-06,
2928
+ "loss": 0.1036,
2929
+ "step": 10300
2930
+ },
2931
+ {
2932
+ "epoch": 2.795073091499729,
2933
+ "grad_norm": 11.469184875488281,
2934
+ "learning_rate": 3.820314850095257e-06,
2935
+ "loss": 0.2036,
2936
+ "step": 10325
2937
+ },
2938
+ {
2939
+ "epoch": 2.8018408229561453,
2940
+ "grad_norm": 0.17000257968902588,
2941
+ "learning_rate": 3.6949764363782212e-06,
2942
+ "loss": 0.1875,
2943
+ "step": 10350
2944
+ },
2945
+ {
2946
+ "epoch": 2.8086085544125607,
2947
+ "grad_norm": 0.3760491907596588,
2948
+ "learning_rate": 3.5696380226611856e-06,
2949
+ "loss": 0.1494,
2950
+ "step": 10375
2951
+ },
2952
+ {
2953
+ "epoch": 2.8153762858689766,
2954
+ "grad_norm": 0.10404614359140396,
2955
+ "learning_rate": 3.4442996089441496e-06,
2956
+ "loss": 0.0973,
2957
+ "step": 10400
2958
+ },
2959
+ {
2960
+ "epoch": 2.8221440173253924,
2961
+ "grad_norm": 0.41150447726249695,
2962
+ "learning_rate": 3.3239747317757947e-06,
2963
+ "loss": 0.1634,
2964
+ "step": 10425
2965
+ },
2966
+ {
2967
+ "epoch": 2.8289117487818083,
2968
+ "grad_norm": 0.061491526663303375,
2969
+ "learning_rate": 3.1986363180587587e-06,
2970
+ "loss": 0.184,
2971
+ "step": 10450
2972
+ },
2973
+ {
2974
+ "epoch": 2.835679480238224,
2975
+ "grad_norm": 1.5745799541473389,
2976
+ "learning_rate": 3.0732979043417226e-06,
2977
+ "loss": 0.1135,
2978
+ "step": 10475
2979
+ },
2980
+ {
2981
+ "epoch": 2.84244721169464,
2982
+ "grad_norm": 15.36170482635498,
2983
+ "learning_rate": 2.947959490624687e-06,
2984
+ "loss": 0.0998,
2985
+ "step": 10500
2986
+ },
2987
+ {
2988
+ "epoch": 2.849214943151056,
2989
+ "grad_norm": 2.991931915283203,
2990
+ "learning_rate": 2.8226210769076505e-06,
2991
+ "loss": 0.1403,
2992
+ "step": 10525
2993
+ },
2994
+ {
2995
+ "epoch": 2.8559826746074717,
2996
+ "grad_norm": 1.1434751749038696,
2997
+ "learning_rate": 2.697282663190615e-06,
2998
+ "loss": 0.1634,
2999
+ "step": 10550
3000
+ },
3001
+ {
3002
+ "epoch": 2.8627504060638875,
3003
+ "grad_norm": 5.902674198150635,
3004
+ "learning_rate": 2.571944249473579e-06,
3005
+ "loss": 0.1235,
3006
+ "step": 10575
3007
+ },
3008
+ {
3009
+ "epoch": 2.869518137520303,
3010
+ "grad_norm": 0.050640497356653214,
3011
+ "learning_rate": 2.446605835756543e-06,
3012
+ "loss": 0.1516,
3013
+ "step": 10600
3014
+ },
3015
+ {
3016
+ "epoch": 2.8762858689767192,
3017
+ "grad_norm": 13.541975021362305,
3018
+ "learning_rate": 2.3212674220395068e-06,
3019
+ "loss": 0.2409,
3020
+ "step": 10625
3021
+ },
3022
+ {
3023
+ "epoch": 2.8830536004331346,
3024
+ "grad_norm": 24.88682746887207,
3025
+ "learning_rate": 2.1959290083224707e-06,
3026
+ "loss": 0.1724,
3027
+ "step": 10650
3028
+ },
3029
+ {
3030
+ "epoch": 2.8898213318895505,
3031
+ "grad_norm": 0.10497920215129852,
3032
+ "learning_rate": 2.0705905946054347e-06,
3033
+ "loss": 0.1563,
3034
+ "step": 10675
3035
+ },
3036
+ {
3037
+ "epoch": 2.8965890633459663,
3038
+ "grad_norm": 3.943291187286377,
3039
+ "learning_rate": 1.945252180888399e-06,
3040
+ "loss": 0.1966,
3041
+ "step": 10700
3042
+ },
3043
+ {
3044
+ "epoch": 2.903356794802382,
3045
+ "grad_norm": 0.061565861105918884,
3046
+ "learning_rate": 1.8199137671713628e-06,
3047
+ "loss": 0.1962,
3048
+ "step": 10725
3049
+ },
3050
+ {
3051
+ "epoch": 2.910124526258798,
3052
+ "grad_norm": 0.08835487067699432,
3053
+ "learning_rate": 1.694575353454327e-06,
3054
+ "loss": 0.282,
3055
+ "step": 10750
3056
+ },
3057
+ {
3058
+ "epoch": 2.916892257715214,
3059
+ "grad_norm": 2.9496688842773438,
3060
+ "learning_rate": 1.5692369397372907e-06,
3061
+ "loss": 0.1138,
3062
+ "step": 10775
3063
+ },
3064
+ {
3065
+ "epoch": 2.9236599891716297,
3066
+ "grad_norm": 1.1299965381622314,
3067
+ "learning_rate": 1.4438985260202547e-06,
3068
+ "loss": 0.1773,
3069
+ "step": 10800
3070
+ },
3071
+ {
3072
+ "epoch": 2.9304277206280456,
3073
+ "grad_norm": 11.417136192321777,
3074
+ "learning_rate": 1.3185601123032186e-06,
3075
+ "loss": 0.1358,
3076
+ "step": 10825
3077
+ },
3078
+ {
3079
+ "epoch": 2.9371954520844614,
3080
+ "grad_norm": 0.06532655656337738,
3081
+ "learning_rate": 1.1932216985861828e-06,
3082
+ "loss": 0.1728,
3083
+ "step": 10850
3084
+ },
3085
+ {
3086
+ "epoch": 2.943963183540877,
3087
+ "grad_norm": 5.278496265411377,
3088
+ "learning_rate": 1.0678832848691468e-06,
3089
+ "loss": 0.1416,
3090
+ "step": 10875
3091
+ },
3092
+ {
3093
+ "epoch": 2.950730914997293,
3094
+ "grad_norm": 1.0812338590621948,
3095
+ "learning_rate": 9.425448711521107e-07,
3096
+ "loss": 0.1485,
3097
+ "step": 10900
3098
+ },
3099
+ {
3100
+ "epoch": 2.9574986464537085,
3101
+ "grad_norm": 0.12115427106618881,
3102
+ "learning_rate": 8.172064574350748e-07,
3103
+ "loss": 0.1201,
3104
+ "step": 10925
3105
+ },
3106
+ {
3107
+ "epoch": 2.9642663779101244,
3108
+ "grad_norm": 0.1515658050775528,
3109
+ "learning_rate": 6.918680437180387e-07,
3110
+ "loss": 0.1225,
3111
+ "step": 10950
3112
+ },
3113
+ {
3114
+ "epoch": 2.97103410936654,
3115
+ "grad_norm": 0.056250348687171936,
3116
+ "learning_rate": 5.665296300010028e-07,
3117
+ "loss": 0.1442,
3118
+ "step": 10975
3119
+ },
3120
+ {
3121
+ "epoch": 2.977801840822956,
3122
+ "grad_norm": 0.10962472856044769,
3123
+ "learning_rate": 4.411912162839667e-07,
3124
+ "loss": 0.0699,
3125
+ "step": 11000
3126
+ },
3127
+ {
3128
+ "epoch": 2.984569572279372,
3129
+ "grad_norm": 0.3095192015171051,
3130
+ "learning_rate": 3.1585280256693076e-07,
3131
+ "loss": 0.171,
3132
+ "step": 11025
3133
+ },
3134
+ {
3135
+ "epoch": 2.9913373037357878,
3136
+ "grad_norm": 0.24057000875473022,
3137
+ "learning_rate": 1.9051438884989471e-07,
3138
+ "loss": 0.0967,
3139
+ "step": 11050
3140
+ },
3141
+ {
3142
+ "epoch": 2.9981050351922036,
3143
+ "grad_norm": 4.0788044929504395,
3144
+ "learning_rate": 6.517597513285872e-08,
3145
+ "loss": 0.1549,
3146
+ "step": 11075
3147
+ },
3148
+ {
3149
+ "epoch": 3.0,
3150
+ "eval_accuracy": 0.9390862944162437,
3151
+ "eval_f1_macro": 0.9327706813543745,
3152
+ "eval_f1_micro": 0.9390862944162437,
3153
+ "eval_f1_weighted": 0.9351383662112599,
3154
+ "eval_loss": 0.15377455949783325,
3155
+ "eval_precision_macro": 0.9422812840960479,
3156
+ "eval_precision_micro": 0.9390862944162437,
3157
+ "eval_precision_weighted": 0.9420489414415942,
3158
+ "eval_recall_macro": 0.9346991783726477,
3159
+ "eval_recall_micro": 0.9390862944162437,
3160
+ "eval_recall_weighted": 0.9390862944162437,
3161
+ "eval_runtime": 21.8517,
3162
+ "eval_samples_per_second": 946.61,
3163
+ "eval_steps_per_second": 59.172,
3164
+ "step": 11082
3165
+ }
3166
+ ],
3167
+ "logging_steps": 25,
3168
+ "max_steps": 11082,
3169
+ "num_input_tokens_seen": 0,
3170
+ "num_train_epochs": 3,
3171
+ "save_steps": 500,
3172
+ "stateful_callbacks": {
3173
+ "EarlyStoppingCallback": {
3174
+ "args": {
3175
+ "early_stopping_patience": 5,
3176
+ "early_stopping_threshold": 0.01
3177
+ },
3178
+ "attributes": {
3179
+ "early_stopping_patience_counter": 0
3180
+ }
3181
+ },
3182
+ "TrainerControl": {
3183
+ "args": {
3184
+ "should_epoch_stop": false,
3185
+ "should_evaluate": false,
3186
+ "should_log": false,
3187
+ "should_save": true,
3188
+ "should_training_stop": true
3189
+ },
3190
+ "attributes": {}
3191
+ }
3192
+ },
3193
+ "total_flos": 2963923884403200.0,
3194
+ "train_batch_size": 8,
3195
+ "trial_name": null,
3196
+ "trial_params": null
3197
+ }
checkpoint-11082/training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:7b3b3912a4de3348cc54c477a49cc41c2a59683e1ac1977037dde89f11be47eb
3
+ size 5304
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,1108 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "syarulzaffi/date2dateformat",
3
+ "_num_labels": 539,
4
+ "activation": "gelu",
5
+ "architectures": [
6
+ "DistilBertForSequenceClassification"
7
+ ],
8
+ "attention_dropout": 0.1,
9
+ "dim": 768,
10
+ "dropout": 0.1,
11
+ "hidden_dim": 3072,
12
+ "id2label": {
13
+ "0": "%-d %-m %Y",
14
+ "1": "%-d %b %Y %H:%M:%S %z",
15
+ "2": "%-d,%-m,%Y",
16
+ "3": "%-d,%b,%Y %H:%M:%S %z",
17
+ "4": "%-d-%-m-%Y",
18
+ "5": "%-d-%b-%Y %H:%M:%S %z",
19
+ "6": "%-d.%-m.%Y",
20
+ "7": "%-d.%b.%Y %H:%M:%S %z",
21
+ "8": "%-d/%-m/%Y",
22
+ "9": "%-d/%b/%Y %H:%M:%S %z",
23
+ "10": "%-m %-d %Y",
24
+ "11": "%-m %-d %y",
25
+ "12": "%-m %-d %y %-I:%M %p",
26
+ "13": "%-m,%-d,%Y",
27
+ "14": "%-m,%-d,%y",
28
+ "15": "%-m,%-d,%y %-I:%M %p",
29
+ "16": "%-m-%-d-%Y",
30
+ "17": "%-m-%-d-%y",
31
+ "18": "%-m-%-d-%y %-I:%M %p",
32
+ "19": "%-m.%-d.%Y",
33
+ "20": "%-m.%-d.%y",
34
+ "21": "%-m.%-d.%y %-I:%M %p",
35
+ "22": "%-m/%-d/%Y",
36
+ "23": "%-m/%-d/%y",
37
+ "24": "%-m/%-d/%y %-I:%M %p",
38
+ "25": "%A %B %-d %Y",
39
+ "26": "%A %B %-d %Y %-I:%M:%S %p %Z",
40
+ "27": "%A %d %B %Y",
41
+ "28": "%A %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
42
+ "29": "%A %d %B %Y %H %M %S %Z",
43
+ "30": "%A %d %B %Y %H,%M,%S %Z",
44
+ "31": "%A %d %B %Y %H-%M-%S %Z",
45
+ "32": "%A %d %B %Y %H:%M:%S %Z",
46
+ "33": "%A, %B %-d, %Y",
47
+ "34": "%A, %B %-d, %Y %-I:%M:%S %p %Z",
48
+ "35": "%A, %d %B %Y",
49
+ "36": "%A, %d %B %Y %H:%M:%S",
50
+ "37": "%A, %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
51
+ "38": "%A, %d %b %Y %H:%M",
52
+ "39": "%A- %B %-d- %Y",
53
+ "40": "%A- %B %-d- %Y %-I:%M:%S %p %Z",
54
+ "41": "%A- %d %B %Y",
55
+ "42": "%A- %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
56
+ "43": "%A. %B %-d. %Y",
57
+ "44": "%A. %B %-d. %Y %-I:%M:%S %p %Z",
58
+ "45": "%A. %d %B %Y",
59
+ "46": "%A. %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
60
+ "47": "%A/ %B %-d/ %Y",
61
+ "48": "%A/ %B %-d/ %Y %-I:%M:%S %p %Z",
62
+ "49": "%A/ %d %B %Y",
63
+ "50": "%A/ %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z",
64
+ "51": "%B %-d %Y",
65
+ "52": "%B %-d %Y",
66
+ "53": "%B %-d, %Y",
67
+ "54": "%B %-d- %Y",
68
+ "55": "%B %-d. %Y",
69
+ "56": "%B %-d/ %Y",
70
+ "57": "%B %d, %Y",
71
+ "58": "%B %d, %Y %I:%M %p",
72
+ "59": "%B-%d-%Y",
73
+ "60": "%GW%V %u",
74
+ "61": "%GW%V%u",
75
+ "62": "%GW%V,%u",
76
+ "63": "%GW%V-%u",
77
+ "64": "%GW%V.%u",
78
+ "65": "%GW%V/%u",
79
+ "66": "%H%M%S",
80
+ "67": "%H:%M",
81
+ "68": "%H:%M:%S",
82
+ "69": "%H:%M:%S.%f",
83
+ "70": "%I%M%S %p",
84
+ "71": "%I:%M %p",
85
+ "72": "%I:%M:%S %p",
86
+ "73": "%Y %j%z",
87
+ "74": "%Y %m %d",
88
+ "75": "%Y %m %d %G",
89
+ "76": "%Y %m %d %H %M",
90
+ "77": "%Y %m %d %H %M %S",
91
+ "78": "%Y %m %d %H,%M",
92
+ "79": "%Y %m %d %H,%M,%S",
93
+ "80": "%Y %m %d %H-%M",
94
+ "81": "%Y %m %d %H-%M-%S",
95
+ "82": "%Y %m %d %H:%M",
96
+ "83": "%Y %m %d %H:%M:%S",
97
+ "84": "%Y %m %d %H:%M:%S%z",
98
+ "85": "%Y %m %d %H:%M:%S%z[%Z]",
99
+ "86": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f",
100
+ "87": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z",
101
+ "88": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
102
+ "89": "%Y %m %d %H:%M:%S,%fZ",
103
+ "90": "%Y %m %d %H:%M:%S,%f[%Z]",
104
+ "91": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f",
105
+ "92": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z",
106
+ "93": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
107
+ "94": "%Y %m %d %H:%M:%S.%fZ",
108
+ "95": "%Y %m %d %H:%M:%S.%f[%Z]",
109
+ "96": "%Y %m %d%z",
110
+ "97": "%Y %m %dT%H:%M:%S",
111
+ "98": "%Y %m %dT%H:%M:%S%z",
112
+ "99": "%Y %m %dT%H:%M:%S%z[%Z]",
113
+ "100": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f",
114
+ "101": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z",
115
+ "102": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
116
+ "103": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%fZ",
117
+ "104": "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
118
+ "105": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f",
119
+ "106": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z",
120
+ "107": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
121
+ "108": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%fZ",
122
+ "109": "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
123
+ "110": "%Y%m%d",
124
+ "111": "%Y%m%d%H%M%S",
125
+ "112": "%Y%m%d%z",
126
+ "113": "%Y%m%dT%H%M%S",
127
+ "114": "%Y%m%d_%H%M%S",
128
+ "115": "%Y,%j%z",
129
+ "116": "%Y,%m,%d",
130
+ "117": "%Y,%m,%d %G",
131
+ "118": "%Y,%m,%d %H %M",
132
+ "119": "%Y,%m,%d %H %M %S",
133
+ "120": "%Y,%m,%d %H,%M",
134
+ "121": "%Y,%m,%d %H,%M,%S",
135
+ "122": "%Y,%m,%d %H-%M",
136
+ "123": "%Y,%m,%d %H-%M-%S",
137
+ "124": "%Y,%m,%d %H:%M",
138
+ "125": "%Y,%m,%d %H:%M:%S",
139
+ "126": "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z",
140
+ "127": "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z[%Z]",
141
+ "128": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f",
142
+ "129": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z",
143
+ "130": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
144
+ "131": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%fZ",
145
+ "132": "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
146
+ "133": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f",
147
+ "134": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z",
148
+ "135": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
149
+ "136": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%fZ",
150
+ "137": "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
151
+ "138": "%Y,%m,%d%z",
152
+ "139": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S",
153
+ "140": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z",
154
+ "141": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
155
+ "142": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f",
156
+ "143": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z",
157
+ "144": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
158
+ "145": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%fZ",
159
+ "146": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
160
+ "147": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f",
161
+ "148": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z",
162
+ "149": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
163
+ "150": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%fZ",
164
+ "151": "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
165
+ "152": "%Y-%b-%d",
166
+ "153": "%Y-%j",
167
+ "154": "%Y-%j%z",
168
+ "155": "%Y-%m",
169
+ "156": "%Y-%m-%d",
170
+ "157": "%Y-%m-%d %G",
171
+ "158": "%Y-%m-%d %H %M",
172
+ "159": "%Y-%m-%d %H %M %S",
173
+ "160": "%Y-%m-%d %H,%M",
174
+ "161": "%Y-%m-%d %H,%M,%S",
175
+ "162": "%Y-%m-%d %H-%M",
176
+ "163": "%Y-%m-%d %H-%M-%S",
177
+ "164": "%Y-%m-%d %H:%M",
178
+ "165": "%Y-%m-%d %H:%M:%S",
179
+ "166": "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z",
180
+ "167": "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z[%Z]",
181
+ "168": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f",
182
+ "169": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z",
183
+ "170": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
184
+ "171": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%fZ",
185
+ "172": "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
186
+ "173": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f",
187
+ "174": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z",
188
+ "175": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
189
+ "176": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%fZ",
190
+ "177": "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
191
+ "178": "%Y-%m-%d (%A)",
192
+ "179": "%Y-%m-%d%z",
193
+ "180": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S",
194
+ "181": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z",
195
+ "182": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
196
+ "183": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f",
197
+ "184": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z",
198
+ "185": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
199
+ "186": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%fZ",
200
+ "187": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
201
+ "188": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f",
202
+ "189": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z",
203
+ "190": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
204
+ "191": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ",
205
+ "192": "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
206
+ "193": "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",
207
+ "194": "%Y-W%U-%w",
208
+ "195": "%Y-W%V-%u",
209
+ "196": "%Y.%j%z",
210
+ "197": "%Y.%m.%d",
211
+ "198": "%Y.%m.%d %G",
212
+ "199": "%Y.%m.%d %H:%M:%S",
213
+ "200": "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z",
214
+ "201": "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z[%Z]",
215
+ "202": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f",
216
+ "203": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z",
217
+ "204": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
218
+ "205": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%fZ",
219
+ "206": "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
220
+ "207": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f",
221
+ "208": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z",
222
+ "209": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
223
+ "210": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%fZ",
224
+ "211": "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
225
+ "212": "%Y.%m.%d%z",
226
+ "213": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S",
227
+ "214": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z",
228
+ "215": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
229
+ "216": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f",
230
+ "217": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z",
231
+ "218": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
232
+ "219": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%fZ",
233
+ "220": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
234
+ "221": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f",
235
+ "222": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z",
236
+ "223": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
237
+ "224": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%fZ",
238
+ "225": "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
239
+ "226": "%Y/%j%z",
240
+ "227": "%Y/%m/%d",
241
+ "228": "%Y/%m/%d %G",
242
+ "229": "%Y/%m/%d %H %M",
243
+ "230": "%Y/%m/%d %H %M %S",
244
+ "231": "%Y/%m/%d %H,%M",
245
+ "232": "%Y/%m/%d %H,%M,%S",
246
+ "233": "%Y/%m/%d %H-%M",
247
+ "234": "%Y/%m/%d %H-%M-%S",
248
+ "235": "%Y/%m/%d %H:%M",
249
+ "236": "%Y/%m/%d %H:%M:%S",
250
+ "237": "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z",
251
+ "238": "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z[%Z]",
252
+ "239": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f",
253
+ "240": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z",
254
+ "241": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]",
255
+ "242": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%fZ",
256
+ "243": "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f[%Z]",
257
+ "244": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f",
258
+ "245": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z",
259
+ "246": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]",
260
+ "247": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%fZ",
261
+ "248": "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f[%Z]",
262
+ "249": "%Y/%m/%d%z",
263
+ "250": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S",
264
+ "251": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z",
265
+ "252": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z[%Z]",
266
+ "253": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f",
267
+ "254": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z",
268
+ "255": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]",
269
+ "256": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%fZ",
270
+ "257": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f[%Z]",
271
+ "258": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f",
272
+ "259": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z",
273
+ "260": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]",
274
+ "261": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%fZ",
275
+ "262": "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f[%Z]",
276
+ "263": "%Y:%m:%d",
277
+ "264": "%Y:%m:%d %H:%M",
278
+ "265": "%Y:%m:%d %H:%M:%S",
279
+ "266": "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5",
280
+ "267": "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5 %H\u6642%M\u5206%S\u79d2",
281
+ "268": "%a %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
282
+ "269": "%a %b %d %H:%M:%S %Z %Y",
283
+ "270": "%a, %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
284
+ "271": "%a- %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
285
+ "272": "%a. %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
286
+ "273": "%a/ %-d %b %Y %H:%M:%S %z",
287
+ "274": "%b %-d %Y",
288
+ "275": "%b %-d %Y %-I:%M:%S %p",
289
+ "276": "%b %-d %Y",
290
+ "277": "%b %-d, %Y",
291
+ "278": "%b %-d, %Y %-I:%M:%S %p",
292
+ "279": "%b %-d- %Y",
293
+ "280": "%b %-d- %Y %-I:%M:%S %p",
294
+ "281": "%b %-d. %Y",
295
+ "282": "%b %-d. %Y %-I:%M:%S %p",
296
+ "283": "%b %-d/ %Y",
297
+ "284": "%b %-d/ %Y %-I:%M:%S %p",
298
+ "285": "%b %Y",
299
+ "286": "%b %d %H:%M:%S %Y",
300
+ "287": "%b %d, %Y",
301
+ "288": "%b-%d-%Y",
302
+ "289": "%d %B %Y",
303
+ "290": "%d %B %Y %H %M %S %Z",
304
+ "291": "%d %B %Y %H,%M,%S %Z",
305
+ "292": "%d %B %Y %H-%M-%S %Z",
306
+ "293": "%d %B %Y %H:%M:%S %Z",
307
+ "294": "%d %b %Y",
308
+ "295": "%d %b %Y %H %M %S",
309
+ "296": "%d %b %Y %H,%M,%S",
310
+ "297": "%d %b %Y %H-%M-%S",
311
+ "298": "%d %b %Y %H:%M:%S",
312
+ "299": "%d %b %y %-I:%M %p",
313
+ "300": "%d %b %y %I.%M.%S.%f %p",
314
+ "301": "%d %m %Y",
315
+ "302": "%d %m %Y %H %M",
316
+ "303": "%d %m %Y %H,%M",
317
+ "304": "%d %m %Y %H-%M",
318
+ "305": "%d %m %Y %H:%M",
319
+ "306": "%d %m %y %H %M",
320
+ "307": "%d %m %y %H,%M",
321
+ "308": "%d %m %y %H-%M",
322
+ "309": "%d %m %y %H:%M",
323
+ "310": "%d de %B de %Y",
324
+ "311": "%d,%b,%Y",
325
+ "312": "%d,%b,%Y %H %M %S",
326
+ "313": "%d,%b,%Y %H,%M,%S",
327
+ "314": "%d,%b,%Y %H-%M-%S",
328
+ "315": "%d,%b,%Y %H:%M:%S",
329
+ "316": "%d,%b,%y %-I:%M %p",
330
+ "317": "%d,%b,%y %I.%M.%S.%f %p",
331
+ "318": "%d,%m,%Y",
332
+ "319": "%d,%m,%Y %H %M",
333
+ "320": "%d,%m,%Y %H,%M",
334
+ "321": "%d,%m,%Y %H-%M",
335
+ "322": "%d,%m,%Y %H:%M",
336
+ "323": "%d,%m,%y %H %M",
337
+ "324": "%d,%m,%y %H,%M",
338
+ "325": "%d,%m,%y %H-%M",
339
+ "326": "%d,%m,%y %H:%M",
340
+ "327": "%d-%B-%Y",
341
+ "328": "%d-%B-%Y %I:%M %p",
342
+ "329": "%d-%b-%Y",
343
+ "330": "%d-%b-%Y %H %M %S",
344
+ "331": "%d-%b-%Y %H,%M,%S",
345
+ "332": "%d-%b-%Y %H-%M-%S",
346
+ "333": "%d-%b-%Y %H:%M:%S",
347
+ "334": "%d-%b-%y %-I:%M %p",
348
+ "335": "%d-%b-%y %I.%M.%S.%f %p",
349
+ "336": "%d-%m-%Y",
350
+ "337": "%d-%m-%Y %H %M",
351
+ "338": "%d-%m-%Y %H,%M",
352
+ "339": "%d-%m-%Y %H-%M",
353
+ "340": "%d-%m-%Y %H:%M",
354
+ "341": "%d-%m-%Y %H:%M:%S",
355
+ "342": "%d-%m-%Y %Hh%M",
356
+ "343": "%d-%m-%Y %I:%M:%S %p",
357
+ "344": "%d-%m-%Y%Z",
358
+ "345": "%d-%m-%y",
359
+ "346": "%d-%m-%y %H %M",
360
+ "347": "%d-%m-%y %H,%M",
361
+ "348": "%d-%m-%y %H-%M",
362
+ "349": "%d-%m-%y %H.%M.%S",
363
+ "350": "%d-%m-%y %H:%M",
364
+ "351": "%d.%b.%Y",
365
+ "352": "%d.%b.%Y %H:%M:%S",
366
+ "353": "%d.%b.%y %-I:%M %p",
367
+ "354": "%d.%b.%y %I.%M.%S.%f %p",
368
+ "355": "%d.%m.%Y",
369
+ "356": "%d/%b/%Y",
370
+ "357": "%d/%b/%Y %H %M %S",
371
+ "358": "%d/%b/%Y %H,%M,%S",
372
+ "359": "%d/%b/%Y %H-%M-%S",
373
+ "360": "%d/%b/%Y %H:%M:%S",
374
+ "361": "%d/%b/%y %-I:%M %p",
375
+ "362": "%d/%b/%y %I.%M.%S.%f %p",
376
+ "363": "%d/%m/%Y",
377
+ "364": "%d/%m/%Y %H %M",
378
+ "365": "%d/%m/%Y %H,%M",
379
+ "366": "%d/%m/%Y %H-%M",
380
+ "367": "%d/%m/%Y %H:%M",
381
+ "368": "%d/%m/%Y %I:%M %p",
382
+ "369": "%d/%m/%Y \u00e0 %H:%M",
383
+ "370": "%d/%m/%y %H %M",
384
+ "371": "%d/%m/%y %H,%M",
385
+ "372": "%d/%m/%y %H-%M",
386
+ "373": "%d/%m/%y %H:%M",
387
+ "374": "%d:%b:%Y",
388
+ "375": "%d:%b:%Y %H:%M:%S",
389
+ "376": "%d:%m:%Y %H:%M",
390
+ "377": "%d:%m:%y %H:%M",
391
+ "378": "%e %B %Y",
392
+ "379": "%m %d %Y",
393
+ "380": "%m %d %Y %H %M",
394
+ "381": "%m %d %Y %H %M %S",
395
+ "382": "%m %d %Y %H,%M",
396
+ "383": "%m %d %Y %H,%M,%S",
397
+ "384": "%m %d %Y %H-%M",
398
+ "385": "%m %d %Y %H-%M-%S",
399
+ "386": "%m %d %Y %H:%M",
400
+ "387": "%m %d %Y %H:%M:%S",
401
+ "388": "%m %d %y",
402
+ "389": "%m %d %y %-I:%M %p",
403
+ "390": "%m %d %y %H %M",
404
+ "391": "%m %d %y %H %M %S",
405
+ "392": "%m %d %y %H %M %p",
406
+ "393": "%m %d %y %H,%M",
407
+ "394": "%m %d %y %H,%M %p",
408
+ "395": "%m %d %y %H,%M,%S",
409
+ "396": "%m %d %y %H-%M",
410
+ "397": "%m %d %y %H-%M %p",
411
+ "398": "%m %d %y %H-%M-%S",
412
+ "399": "%m %d %y %H:%M",
413
+ "400": "%m %d %y %H:%M %p",
414
+ "401": "%m %d %y %H:%M:%S",
415
+ "402": "%m %d %y %I %M %S %p",
416
+ "403": "%m %d %y %I,%M,%S %p",
417
+ "404": "%m %d %y %I-%M-%S %p",
418
+ "405": "%m %d %y %I:%M:%S %p",
419
+ "406": "%m,%d,%Y",
420
+ "407": "%m,%d,%Y %H %M",
421
+ "408": "%m,%d,%Y %H %M %S",
422
+ "409": "%m,%d,%Y %H,%M",
423
+ "410": "%m,%d,%Y %H,%M,%S",
424
+ "411": "%m,%d,%Y %H-%M",
425
+ "412": "%m,%d,%Y %H-%M-%S",
426
+ "413": "%m,%d,%Y %H:%M",
427
+ "414": "%m,%d,%Y %H:%M:%S",
428
+ "415": "%m,%d,%y",
429
+ "416": "%m,%d,%y %-I:%M %p",
430
+ "417": "%m,%d,%y %H %M",
431
+ "418": "%m,%d,%y %H %M %S",
432
+ "419": "%m,%d,%y %H %M %p",
433
+ "420": "%m,%d,%y %H,%M",
434
+ "421": "%m,%d,%y %H,%M %p",
435
+ "422": "%m,%d,%y %H,%M,%S",
436
+ "423": "%m,%d,%y %H-%M",
437
+ "424": "%m,%d,%y %H-%M %p",
438
+ "425": "%m,%d,%y %H-%M-%S",
439
+ "426": "%m,%d,%y %H:%M",
440
+ "427": "%m,%d,%y %H:%M %p",
441
+ "428": "%m,%d,%y %H:%M:%S",
442
+ "429": "%m,%d,%y %I %M %S %p",
443
+ "430": "%m,%d,%y %I,%M,%S %p",
444
+ "431": "%m,%d,%y %I-%M-%S %p",
445
+ "432": "%m,%d,%y %I:%M:%S %p",
446
+ "433": "%m-%d-%Y",
447
+ "434": "%m-%d-%Y %H %M",
448
+ "435": "%m-%d-%Y %H %M %S",
449
+ "436": "%m-%d-%Y %H,%M",
450
+ "437": "%m-%d-%Y %H,%M,%S",
451
+ "438": "%m-%d-%Y %H-%M",
452
+ "439": "%m-%d-%Y %H-%M-%S",
453
+ "440": "%m-%d-%Y %H:%M",
454
+ "441": "%m-%d-%Y %H:%M:%S",
455
+ "442": "%m-%d-%y",
456
+ "443": "%m-%d-%y %-I:%M %p",
457
+ "444": "%m-%d-%y %H %M",
458
+ "445": "%m-%d-%y %H %M %S",
459
+ "446": "%m-%d-%y %H %M %p",
460
+ "447": "%m-%d-%y %H,%M",
461
+ "448": "%m-%d-%y %H,%M %p",
462
+ "449": "%m-%d-%y %H,%M,%S",
463
+ "450": "%m-%d-%y %H-%M",
464
+ "451": "%m-%d-%y %H-%M %p",
465
+ "452": "%m-%d-%y %H-%M-%S",
466
+ "453": "%m-%d-%y %H:%M",
467
+ "454": "%m-%d-%y %H:%M %p",
468
+ "455": "%m-%d-%y %H:%M:%S",
469
+ "456": "%m-%d-%y %I %M %S %p",
470
+ "457": "%m-%d-%y %I,%M,%S %p",
471
+ "458": "%m-%d-%y %I-%M-%S %p",
472
+ "459": "%m-%d-%y %I:%M:%S %p",
473
+ "460": "%m.%d.%Y",
474
+ "461": "%m.%d.%y",
475
+ "462": "%m.%d.%y %-I:%M %p",
476
+ "463": "%m/%d/%Y",
477
+ "464": "%m/%d/%Y %H %M",
478
+ "465": "%m/%d/%Y %H %M %S",
479
+ "466": "%m/%d/%Y %H,%M",
480
+ "467": "%m/%d/%Y %H,%M,%S",
481
+ "468": "%m/%d/%Y %H-%M",
482
+ "469": "%m/%d/%Y %H-%M-%S",
483
+ "470": "%m/%d/%Y %H:%M",
484
+ "471": "%m/%d/%Y %H:%M:%S",
485
+ "472": "%m/%d/%Y %I:%M %p",
486
+ "473": "%m/%d/%y",
487
+ "474": "%m/%d/%y %-I:%M %p",
488
+ "475": "%m/%d/%y %H %M",
489
+ "476": "%m/%d/%y %H %M %S",
490
+ "477": "%m/%d/%y %H %M %p",
491
+ "478": "%m/%d/%y %H,%M",
492
+ "479": "%m/%d/%y %H,%M %p",
493
+ "480": "%m/%d/%y %H,%M,%S",
494
+ "481": "%m/%d/%y %H-%M",
495
+ "482": "%m/%d/%y %H-%M %p",
496
+ "483": "%m/%d/%y %H-%M-%S",
497
+ "484": "%m/%d/%y %H:%M",
498
+ "485": "%m/%d/%y %H:%M %p",
499
+ "486": "%m/%d/%y %H:%M:%S",
500
+ "487": "%m/%d/%y %I %M %S %p",
501
+ "488": "%m/%d/%y %I,%M,%S %p",
502
+ "489": "%m/%d/%y %I-%M-%S %p",
503
+ "490": "%m/%d/%y %I:%M:%S %p",
504
+ "491": "%m:%d:%Y %H:%M",
505
+ "492": "%m:%d:%Y %H:%M:%S",
506
+ "493": "%m:%d:%y %H:%M",
507
+ "494": "%m:%d:%y %H:%M %p",
508
+ "495": "%m:%d:%y %H:%M:%S",
509
+ "496": "%m:%d:%y %I:%M:%S %p",
510
+ "497": "%s",
511
+ "498": "%s.%f",
512
+ "499": "%y %m %d",
513
+ "500": "%y %m %d %H %M",
514
+ "501": "%y %m %d %H %M %S",
515
+ "502": "%y %m %d %H,%M",
516
+ "503": "%y %m %d %H,%M,%S",
517
+ "504": "%y %m %d %H-%M",
518
+ "505": "%y %m %d %H-%M-%S",
519
+ "506": "%y %m %d %H:%M",
520
+ "507": "%y %m %d %H:%M:%S",
521
+ "508": "%y,%m,%d",
522
+ "509": "%y,%m,%d %H %M",
523
+ "510": "%y,%m,%d %H %M %S",
524
+ "511": "%y,%m,%d %H,%M",
525
+ "512": "%y,%m,%d %H,%M,%S",
526
+ "513": "%y,%m,%d %H-%M",
527
+ "514": "%y,%m,%d %H-%M-%S",
528
+ "515": "%y,%m,%d %H:%M",
529
+ "516": "%y,%m,%d %H:%M:%S",
530
+ "517": "%y-%m-%d",
531
+ "518": "%y-%m-%d %H %M",
532
+ "519": "%y-%m-%d %H %M %S",
533
+ "520": "%y-%m-%d %H,%M",
534
+ "521": "%y-%m-%d %H,%M,%S",
535
+ "522": "%y-%m-%d %H-%M",
536
+ "523": "%y-%m-%d %H-%M-%S",
537
+ "524": "%y-%m-%d %H:%M",
538
+ "525": "%y-%m-%d %H:%M:%S",
539
+ "526": "%y/%m/%d",
540
+ "527": "%y/%m/%d %H %M",
541
+ "528": "%y/%m/%d %H %M %S",
542
+ "529": "%y/%m/%d %H,%M",
543
+ "530": "%y/%m/%d %H,%M,%S",
544
+ "531": "%y/%m/%d %H-%M",
545
+ "532": "%y/%m/%d %H-%M-%S",
546
+ "533": "%y/%m/%d %H:%M",
547
+ "534": "%y/%m/%d %H:%M:%S",
548
+ "535": "%y:%m:%d",
549
+ "536": "%y:%m:%d %H:%M",
550
+ "537": "%y:%m:%d %H:%M:%S",
551
+ "538": "[%Y-%m-%d %H:%M:%S]"
552
+ },
553
+ "initializer_range": 0.02,
554
+ "label2id": {
555
+ "%-d %-m %Y": 0,
556
+ "%-d %b %Y %H:%M:%S %z": 1,
557
+ "%-d,%-m,%Y": 2,
558
+ "%-d,%b,%Y %H:%M:%S %z": 3,
559
+ "%-d-%-m-%Y": 4,
560
+ "%-d-%b-%Y %H:%M:%S %z": 5,
561
+ "%-d.%-m.%Y": 6,
562
+ "%-d.%b.%Y %H:%M:%S %z": 7,
563
+ "%-d/%-m/%Y": 8,
564
+ "%-d/%b/%Y %H:%M:%S %z": 9,
565
+ "%-m %-d %Y": 10,
566
+ "%-m %-d %y": 11,
567
+ "%-m %-d %y %-I:%M %p": 12,
568
+ "%-m,%-d,%Y": 13,
569
+ "%-m,%-d,%y": 14,
570
+ "%-m,%-d,%y %-I:%M %p": 15,
571
+ "%-m-%-d-%Y": 16,
572
+ "%-m-%-d-%y": 17,
573
+ "%-m-%-d-%y %-I:%M %p": 18,
574
+ "%-m.%-d.%Y": 19,
575
+ "%-m.%-d.%y": 20,
576
+ "%-m.%-d.%y %-I:%M %p": 21,
577
+ "%-m/%-d/%Y": 22,
578
+ "%-m/%-d/%y": 23,
579
+ "%-m/%-d/%y %-I:%M %p": 24,
580
+ "%A %B %-d %Y": 25,
581
+ "%A %B %-d %Y %-I:%M:%S %p %Z": 26,
582
+ "%A %d %B %Y": 27,
583
+ "%A %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 28,
584
+ "%A %d %B %Y %H %M %S %Z": 29,
585
+ "%A %d %B %Y %H,%M,%S %Z": 30,
586
+ "%A %d %B %Y %H-%M-%S %Z": 31,
587
+ "%A %d %B %Y %H:%M:%S %Z": 32,
588
+ "%A, %B %-d, %Y": 33,
589
+ "%A, %B %-d, %Y %-I:%M:%S %p %Z": 34,
590
+ "%A, %d %B %Y": 35,
591
+ "%A, %d %B %Y %H:%M:%S": 36,
592
+ "%A, %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 37,
593
+ "%A, %d %b %Y %H:%M": 38,
594
+ "%A- %B %-d- %Y": 39,
595
+ "%A- %B %-d- %Y %-I:%M:%S %p %Z": 40,
596
+ "%A- %d %B %Y": 41,
597
+ "%A- %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 42,
598
+ "%A. %B %-d. %Y": 43,
599
+ "%A. %B %-d. %Y %-I:%M:%S %p %Z": 44,
600
+ "%A. %d %B %Y": 45,
601
+ "%A. %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 46,
602
+ "%A/ %B %-d/ %Y": 47,
603
+ "%A/ %B %-d/ %Y %-I:%M:%S %p %Z": 48,
604
+ "%A/ %d %B %Y": 49,
605
+ "%A/ %d %B %Y %H:%M:%S o'clock %Z": 50,
606
+ "%B %-d %Y": 51,
607
+ "%B %-d %Y": 52,
608
+ "%B %-d, %Y": 53,
609
+ "%B %-d- %Y": 54,
610
+ "%B %-d. %Y": 55,
611
+ "%B %-d/ %Y": 56,
612
+ "%B %d, %Y": 57,
613
+ "%B %d, %Y %I:%M %p": 58,
614
+ "%B-%d-%Y": 59,
615
+ "%GW%V %u": 60,
616
+ "%GW%V%u": 61,
617
+ "%GW%V,%u": 62,
618
+ "%GW%V-%u": 63,
619
+ "%GW%V.%u": 64,
620
+ "%GW%V/%u": 65,
621
+ "%H%M%S": 66,
622
+ "%H:%M": 67,
623
+ "%H:%M:%S": 68,
624
+ "%H:%M:%S.%f": 69,
625
+ "%I%M%S %p": 70,
626
+ "%I:%M %p": 71,
627
+ "%I:%M:%S %p": 72,
628
+ "%Y %j%z": 73,
629
+ "%Y %m %d": 74,
630
+ "%Y %m %d %G": 75,
631
+ "%Y %m %d %H %M": 76,
632
+ "%Y %m %d %H %M %S": 77,
633
+ "%Y %m %d %H,%M": 78,
634
+ "%Y %m %d %H,%M,%S": 79,
635
+ "%Y %m %d %H-%M": 80,
636
+ "%Y %m %d %H-%M-%S": 81,
637
+ "%Y %m %d %H:%M": 82,
638
+ "%Y %m %d %H:%M:%S": 83,
639
+ "%Y %m %d %H:%M:%S%z": 84,
640
+ "%Y %m %d %H:%M:%S%z[%Z]": 85,
641
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f": 86,
642
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z": 87,
643
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 88,
644
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%fZ": 89,
645
+ "%Y %m %d %H:%M:%S,%f[%Z]": 90,
646
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f": 91,
647
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z": 92,
648
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 93,
649
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%fZ": 94,
650
+ "%Y %m %d %H:%M:%S.%f[%Z]": 95,
651
+ "%Y %m %d%z": 96,
652
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S": 97,
653
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S%z": 98,
654
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S%z[%Z]": 99,
655
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f": 100,
656
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z": 101,
657
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 102,
658
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%fZ": 103,
659
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 104,
660
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f": 105,
661
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z": 106,
662
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 107,
663
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%fZ": 108,
664
+ "%Y %m %dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 109,
665
+ "%Y%m%d": 110,
666
+ "%Y%m%d%H%M%S": 111,
667
+ "%Y%m%d%z": 112,
668
+ "%Y%m%dT%H%M%S": 113,
669
+ "%Y%m%d_%H%M%S": 114,
670
+ "%Y,%j%z": 115,
671
+ "%Y,%m,%d": 116,
672
+ "%Y,%m,%d %G": 117,
673
+ "%Y,%m,%d %H %M": 118,
674
+ "%Y,%m,%d %H %M %S": 119,
675
+ "%Y,%m,%d %H,%M": 120,
676
+ "%Y,%m,%d %H,%M,%S": 121,
677
+ "%Y,%m,%d %H-%M": 122,
678
+ "%Y,%m,%d %H-%M-%S": 123,
679
+ "%Y,%m,%d %H:%M": 124,
680
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S": 125,
681
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z": 126,
682
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S%z[%Z]": 127,
683
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f": 128,
684
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z": 129,
685
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 130,
686
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%fZ": 131,
687
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 132,
688
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f": 133,
689
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z": 134,
690
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 135,
691
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%fZ": 136,
692
+ "%Y,%m,%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 137,
693
+ "%Y,%m,%d%z": 138,
694
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S": 139,
695
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z": 140,
696
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 141,
697
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f": 142,
698
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z": 143,
699
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 144,
700
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%fZ": 145,
701
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 146,
702
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f": 147,
703
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z": 148,
704
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 149,
705
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%fZ": 150,
706
+ "%Y,%m,%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 151,
707
+ "%Y-%b-%d": 152,
708
+ "%Y-%j": 153,
709
+ "%Y-%j%z": 154,
710
+ "%Y-%m": 155,
711
+ "%Y-%m-%d": 156,
712
+ "%Y-%m-%d %G": 157,
713
+ "%Y-%m-%d %H %M": 158,
714
+ "%Y-%m-%d %H %M %S": 159,
715
+ "%Y-%m-%d %H,%M": 160,
716
+ "%Y-%m-%d %H,%M,%S": 161,
717
+ "%Y-%m-%d %H-%M": 162,
718
+ "%Y-%m-%d %H-%M-%S": 163,
719
+ "%Y-%m-%d %H:%M": 164,
720
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S": 165,
721
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z": 166,
722
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S%z[%Z]": 167,
723
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f": 168,
724
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z": 169,
725
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 170,
726
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%fZ": 171,
727
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 172,
728
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f": 173,
729
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z": 174,
730
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 175,
731
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%fZ": 176,
732
+ "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 177,
733
+ "%Y-%m-%d (%A)": 178,
734
+ "%Y-%m-%d%z": 179,
735
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S": 180,
736
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z": 181,
737
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 182,
738
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f": 183,
739
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z": 184,
740
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 185,
741
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%fZ": 186,
742
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 187,
743
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f": 188,
744
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z": 189,
745
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 190,
746
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ": 191,
747
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 192,
748
+ "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ": 193,
749
+ "%Y-W%U-%w": 194,
750
+ "%Y-W%V-%u": 195,
751
+ "%Y.%j%z": 196,
752
+ "%Y.%m.%d": 197,
753
+ "%Y.%m.%d %G": 198,
754
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S": 199,
755
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z": 200,
756
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S%z[%Z]": 201,
757
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f": 202,
758
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z": 203,
759
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 204,
760
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%fZ": 205,
761
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 206,
762
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f": 207,
763
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z": 208,
764
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 209,
765
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%fZ": 210,
766
+ "%Y.%m.%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 211,
767
+ "%Y.%m.%d%z": 212,
768
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S": 213,
769
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z": 214,
770
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 215,
771
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f": 216,
772
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z": 217,
773
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 218,
774
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%fZ": 219,
775
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 220,
776
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f": 221,
777
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z": 222,
778
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 223,
779
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%fZ": 224,
780
+ "%Y.%m.%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 225,
781
+ "%Y/%j%z": 226,
782
+ "%Y/%m/%d": 227,
783
+ "%Y/%m/%d %G": 228,
784
+ "%Y/%m/%d %H %M": 229,
785
+ "%Y/%m/%d %H %M %S": 230,
786
+ "%Y/%m/%d %H,%M": 231,
787
+ "%Y/%m/%d %H,%M,%S": 232,
788
+ "%Y/%m/%d %H-%M": 233,
789
+ "%Y/%m/%d %H-%M-%S": 234,
790
+ "%Y/%m/%d %H:%M": 235,
791
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S": 236,
792
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z": 237,
793
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S%z[%Z]": 238,
794
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f": 239,
795
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z": 240,
796
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f%z[%Z]": 241,
797
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%fZ": 242,
798
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S,%f[%Z]": 243,
799
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f": 244,
800
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z": 245,
801
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f%z[%Z]": 246,
802
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%fZ": 247,
803
+ "%Y/%m/%d %H:%M:%S.%f[%Z]": 248,
804
+ "%Y/%m/%d%z": 249,
805
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S": 250,
806
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z": 251,
807
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S%z[%Z]": 252,
808
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f": 253,
809
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z": 254,
810
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f%z[%Z]": 255,
811
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%fZ": 256,
812
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S,%f[%Z]": 257,
813
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f": 258,
814
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z": 259,
815
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f%z[%Z]": 260,
816
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%fZ": 261,
817
+ "%Y/%m/%dT%H:%M:%S.%f[%Z]": 262,
818
+ "%Y:%m:%d": 263,
819
+ "%Y:%m:%d %H:%M": 264,
820
+ "%Y:%m:%d %H:%M:%S": 265,
821
+ "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5": 266,
822
+ "%Y\u5e74%m\u6708%d\u65e5 %H\u6642%M\u5206%S\u79d2": 267,
823
+ "%a %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 268,
824
+ "%a %b %d %H:%M:%S %Z %Y": 269,
825
+ "%a, %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 270,
826
+ "%a- %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 271,
827
+ "%a. %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 272,
828
+ "%a/ %-d %b %Y %H:%M:%S %z": 273,
829
+ "%b %-d %Y": 274,
830
+ "%b %-d %Y %-I:%M:%S %p": 275,
831
+ "%b %-d %Y": 276,
832
+ "%b %-d, %Y": 277,
833
+ "%b %-d, %Y %-I:%M:%S %p": 278,
834
+ "%b %-d- %Y": 279,
835
+ "%b %-d- %Y %-I:%M:%S %p": 280,
836
+ "%b %-d. %Y": 281,
837
+ "%b %-d. %Y %-I:%M:%S %p": 282,
838
+ "%b %-d/ %Y": 283,
839
+ "%b %-d/ %Y %-I:%M:%S %p": 284,
840
+ "%b %Y": 285,
841
+ "%b %d %H:%M:%S %Y": 286,
842
+ "%b %d, %Y": 287,
843
+ "%b-%d-%Y": 288,
844
+ "%d %B %Y": 289,
845
+ "%d %B %Y %H %M %S %Z": 290,
846
+ "%d %B %Y %H,%M,%S %Z": 291,
847
+ "%d %B %Y %H-%M-%S %Z": 292,
848
+ "%d %B %Y %H:%M:%S %Z": 293,
849
+ "%d %b %Y": 294,
850
+ "%d %b %Y %H %M %S": 295,
851
+ "%d %b %Y %H,%M,%S": 296,
852
+ "%d %b %Y %H-%M-%S": 297,
853
+ "%d %b %Y %H:%M:%S": 298,
854
+ "%d %b %y %-I:%M %p": 299,
855
+ "%d %b %y %I.%M.%S.%f %p": 300,
856
+ "%d %m %Y": 301,
857
+ "%d %m %Y %H %M": 302,
858
+ "%d %m %Y %H,%M": 303,
859
+ "%d %m %Y %H-%M": 304,
860
+ "%d %m %Y %H:%M": 305,
861
+ "%d %m %y %H %M": 306,
862
+ "%d %m %y %H,%M": 307,
863
+ "%d %m %y %H-%M": 308,
864
+ "%d %m %y %H:%M": 309,
865
+ "%d de %B de %Y": 310,
866
+ "%d,%b,%Y": 311,
867
+ "%d,%b,%Y %H %M %S": 312,
868
+ "%d,%b,%Y %H,%M,%S": 313,
869
+ "%d,%b,%Y %H-%M-%S": 314,
870
+ "%d,%b,%Y %H:%M:%S": 315,
871
+ "%d,%b,%y %-I:%M %p": 316,
872
+ "%d,%b,%y %I.%M.%S.%f %p": 317,
873
+ "%d,%m,%Y": 318,
874
+ "%d,%m,%Y %H %M": 319,
875
+ "%d,%m,%Y %H,%M": 320,
876
+ "%d,%m,%Y %H-%M": 321,
877
+ "%d,%m,%Y %H:%M": 322,
878
+ "%d,%m,%y %H %M": 323,
879
+ "%d,%m,%y %H,%M": 324,
880
+ "%d,%m,%y %H-%M": 325,
881
+ "%d,%m,%y %H:%M": 326,
882
+ "%d-%B-%Y": 327,
883
+ "%d-%B-%Y %I:%M %p": 328,
884
+ "%d-%b-%Y": 329,
885
+ "%d-%b-%Y %H %M %S": 330,
886
+ "%d-%b-%Y %H,%M,%S": 331,
887
+ "%d-%b-%Y %H-%M-%S": 332,
888
+ "%d-%b-%Y %H:%M:%S": 333,
889
+ "%d-%b-%y %-I:%M %p": 334,
890
+ "%d-%b-%y %I.%M.%S.%f %p": 335,
891
+ "%d-%m-%Y": 336,
892
+ "%d-%m-%Y %H %M": 337,
893
+ "%d-%m-%Y %H,%M": 338,
894
+ "%d-%m-%Y %H-%M": 339,
895
+ "%d-%m-%Y %H:%M": 340,
896
+ "%d-%m-%Y %H:%M:%S": 341,
897
+ "%d-%m-%Y %Hh%M": 342,
898
+ "%d-%m-%Y %I:%M:%S %p": 343,
899
+ "%d-%m-%Y%Z": 344,
900
+ "%d-%m-%y": 345,
901
+ "%d-%m-%y %H %M": 346,
902
+ "%d-%m-%y %H,%M": 347,
903
+ "%d-%m-%y %H-%M": 348,
904
+ "%d-%m-%y %H.%M.%S": 349,
905
+ "%d-%m-%y %H:%M": 350,
906
+ "%d.%b.%Y": 351,
907
+ "%d.%b.%Y %H:%M:%S": 352,
908
+ "%d.%b.%y %-I:%M %p": 353,
909
+ "%d.%b.%y %I.%M.%S.%f %p": 354,
910
+ "%d.%m.%Y": 355,
911
+ "%d/%b/%Y": 356,
912
+ "%d/%b/%Y %H %M %S": 357,
913
+ "%d/%b/%Y %H,%M,%S": 358,
914
+ "%d/%b/%Y %H-%M-%S": 359,
915
+ "%d/%b/%Y %H:%M:%S": 360,
916
+ "%d/%b/%y %-I:%M %p": 361,
917
+ "%d/%b/%y %I.%M.%S.%f %p": 362,
918
+ "%d/%m/%Y": 363,
919
+ "%d/%m/%Y %H %M": 364,
920
+ "%d/%m/%Y %H,%M": 365,
921
+ "%d/%m/%Y %H-%M": 366,
922
+ "%d/%m/%Y %H:%M": 367,
923
+ "%d/%m/%Y %I:%M %p": 368,
924
+ "%d/%m/%Y \u00e0 %H:%M": 369,
925
+ "%d/%m/%y %H %M": 370,
926
+ "%d/%m/%y %H,%M": 371,
927
+ "%d/%m/%y %H-%M": 372,
928
+ "%d/%m/%y %H:%M": 373,
929
+ "%d:%b:%Y": 374,
930
+ "%d:%b:%Y %H:%M:%S": 375,
931
+ "%d:%m:%Y %H:%M": 376,
932
+ "%d:%m:%y %H:%M": 377,
933
+ "%e %B %Y": 378,
934
+ "%m %d %Y": 379,
935
+ "%m %d %Y %H %M": 380,
936
+ "%m %d %Y %H %M %S": 381,
937
+ "%m %d %Y %H,%M": 382,
938
+ "%m %d %Y %H,%M,%S": 383,
939
+ "%m %d %Y %H-%M": 384,
940
+ "%m %d %Y %H-%M-%S": 385,
941
+ "%m %d %Y %H:%M": 386,
942
+ "%m %d %Y %H:%M:%S": 387,
943
+ "%m %d %y": 388,
944
+ "%m %d %y %-I:%M %p": 389,
945
+ "%m %d %y %H %M": 390,
946
+ "%m %d %y %H %M %S": 391,
947
+ "%m %d %y %H %M %p": 392,
948
+ "%m %d %y %H,%M": 393,
949
+ "%m %d %y %H,%M %p": 394,
950
+ "%m %d %y %H,%M,%S": 395,
951
+ "%m %d %y %H-%M": 396,
952
+ "%m %d %y %H-%M %p": 397,
953
+ "%m %d %y %H-%M-%S": 398,
954
+ "%m %d %y %H:%M": 399,
955
+ "%m %d %y %H:%M %p": 400,
956
+ "%m %d %y %H:%M:%S": 401,
957
+ "%m %d %y %I %M %S %p": 402,
958
+ "%m %d %y %I,%M,%S %p": 403,
959
+ "%m %d %y %I-%M-%S %p": 404,
960
+ "%m %d %y %I:%M:%S %p": 405,
961
+ "%m,%d,%Y": 406,
962
+ "%m,%d,%Y %H %M": 407,
963
+ "%m,%d,%Y %H %M %S": 408,
964
+ "%m,%d,%Y %H,%M": 409,
965
+ "%m,%d,%Y %H,%M,%S": 410,
966
+ "%m,%d,%Y %H-%M": 411,
967
+ "%m,%d,%Y %H-%M-%S": 412,
968
+ "%m,%d,%Y %H:%M": 413,
969
+ "%m,%d,%Y %H:%M:%S": 414,
970
+ "%m,%d,%y": 415,
971
+ "%m,%d,%y %-I:%M %p": 416,
972
+ "%m,%d,%y %H %M": 417,
973
+ "%m,%d,%y %H %M %S": 418,
974
+ "%m,%d,%y %H %M %p": 419,
975
+ "%m,%d,%y %H,%M": 420,
976
+ "%m,%d,%y %H,%M %p": 421,
977
+ "%m,%d,%y %H,%M,%S": 422,
978
+ "%m,%d,%y %H-%M": 423,
979
+ "%m,%d,%y %H-%M %p": 424,
980
+ "%m,%d,%y %H-%M-%S": 425,
981
+ "%m,%d,%y %H:%M": 426,
982
+ "%m,%d,%y %H:%M %p": 427,
983
+ "%m,%d,%y %H:%M:%S": 428,
984
+ "%m,%d,%y %I %M %S %p": 429,
985
+ "%m,%d,%y %I,%M,%S %p": 430,
986
+ "%m,%d,%y %I-%M-%S %p": 431,
987
+ "%m,%d,%y %I:%M:%S %p": 432,
988
+ "%m-%d-%Y": 433,
989
+ "%m-%d-%Y %H %M": 434,
990
+ "%m-%d-%Y %H %M %S": 435,
991
+ "%m-%d-%Y %H,%M": 436,
992
+ "%m-%d-%Y %H,%M,%S": 437,
993
+ "%m-%d-%Y %H-%M": 438,
994
+ "%m-%d-%Y %H-%M-%S": 439,
995
+ "%m-%d-%Y %H:%M": 440,
996
+ "%m-%d-%Y %H:%M:%S": 441,
997
+ "%m-%d-%y": 442,
998
+ "%m-%d-%y %-I:%M %p": 443,
999
+ "%m-%d-%y %H %M": 444,
1000
+ "%m-%d-%y %H %M %S": 445,
1001
+ "%m-%d-%y %H %M %p": 446,
1002
+ "%m-%d-%y %H,%M": 447,
1003
+ "%m-%d-%y %H,%M %p": 448,
1004
+ "%m-%d-%y %H,%M,%S": 449,
1005
+ "%m-%d-%y %H-%M": 450,
1006
+ "%m-%d-%y %H-%M %p": 451,
1007
+ "%m-%d-%y %H-%M-%S": 452,
1008
+ "%m-%d-%y %H:%M": 453,
1009
+ "%m-%d-%y %H:%M %p": 454,
1010
+ "%m-%d-%y %H:%M:%S": 455,
1011
+ "%m-%d-%y %I %M %S %p": 456,
1012
+ "%m-%d-%y %I,%M,%S %p": 457,
1013
+ "%m-%d-%y %I-%M-%S %p": 458,
1014
+ "%m-%d-%y %I:%M:%S %p": 459,
1015
+ "%m.%d.%Y": 460,
1016
+ "%m.%d.%y": 461,
1017
+ "%m.%d.%y %-I:%M %p": 462,
1018
+ "%m/%d/%Y": 463,
1019
+ "%m/%d/%Y %H %M": 464,
1020
+ "%m/%d/%Y %H %M %S": 465,
1021
+ "%m/%d/%Y %H,%M": 466,
1022
+ "%m/%d/%Y %H,%M,%S": 467,
1023
+ "%m/%d/%Y %H-%M": 468,
1024
+ "%m/%d/%Y %H-%M-%S": 469,
1025
+ "%m/%d/%Y %H:%M": 470,
1026
+ "%m/%d/%Y %H:%M:%S": 471,
1027
+ "%m/%d/%Y %I:%M %p": 472,
1028
+ "%m/%d/%y": 473,
1029
+ "%m/%d/%y %-I:%M %p": 474,
1030
+ "%m/%d/%y %H %M": 475,
1031
+ "%m/%d/%y %H %M %S": 476,
1032
+ "%m/%d/%y %H %M %p": 477,
1033
+ "%m/%d/%y %H,%M": 478,
1034
+ "%m/%d/%y %H,%M %p": 479,
1035
+ "%m/%d/%y %H,%M,%S": 480,
1036
+ "%m/%d/%y %H-%M": 481,
1037
+ "%m/%d/%y %H-%M %p": 482,
1038
+ "%m/%d/%y %H-%M-%S": 483,
1039
+ "%m/%d/%y %H:%M": 484,
1040
+ "%m/%d/%y %H:%M %p": 485,
1041
+ "%m/%d/%y %H:%M:%S": 486,
1042
+ "%m/%d/%y %I %M %S %p": 487,
1043
+ "%m/%d/%y %I,%M,%S %p": 488,
1044
+ "%m/%d/%y %I-%M-%S %p": 489,
1045
+ "%m/%d/%y %I:%M:%S %p": 490,
1046
+ "%m:%d:%Y %H:%M": 491,
1047
+ "%m:%d:%Y %H:%M:%S": 492,
1048
+ "%m:%d:%y %H:%M": 493,
1049
+ "%m:%d:%y %H:%M %p": 494,
1050
+ "%m:%d:%y %H:%M:%S": 495,
1051
+ "%m:%d:%y %I:%M:%S %p": 496,
1052
+ "%s": 497,
1053
+ "%s.%f": 498,
1054
+ "%y %m %d": 499,
1055
+ "%y %m %d %H %M": 500,
1056
+ "%y %m %d %H %M %S": 501,
1057
+ "%y %m %d %H,%M": 502,
1058
+ "%y %m %d %H,%M,%S": 503,
1059
+ "%y %m %d %H-%M": 504,
1060
+ "%y %m %d %H-%M-%S": 505,
1061
+ "%y %m %d %H:%M": 506,
1062
+ "%y %m %d %H:%M:%S": 507,
1063
+ "%y,%m,%d": 508,
1064
+ "%y,%m,%d %H %M": 509,
1065
+ "%y,%m,%d %H %M %S": 510,
1066
+ "%y,%m,%d %H,%M": 511,
1067
+ "%y,%m,%d %H,%M,%S": 512,
1068
+ "%y,%m,%d %H-%M": 513,
1069
+ "%y,%m,%d %H-%M-%S": 514,
1070
+ "%y,%m,%d %H:%M": 515,
1071
+ "%y,%m,%d %H:%M:%S": 516,
1072
+ "%y-%m-%d": 517,
1073
+ "%y-%m-%d %H %M": 518,
1074
+ "%y-%m-%d %H %M %S": 519,
1075
+ "%y-%m-%d %H,%M": 520,
1076
+ "%y-%m-%d %H,%M,%S": 521,
1077
+ "%y-%m-%d %H-%M": 522,
1078
+ "%y-%m-%d %H-%M-%S": 523,
1079
+ "%y-%m-%d %H:%M": 524,
1080
+ "%y-%m-%d %H:%M:%S": 525,
1081
+ "%y/%m/%d": 526,
1082
+ "%y/%m/%d %H %M": 527,
1083
+ "%y/%m/%d %H %M %S": 528,
1084
+ "%y/%m/%d %H,%M": 529,
1085
+ "%y/%m/%d %H,%M,%S": 530,
1086
+ "%y/%m/%d %H-%M": 531,
1087
+ "%y/%m/%d %H-%M-%S": 532,
1088
+ "%y/%m/%d %H:%M": 533,
1089
+ "%y/%m/%d %H:%M:%S": 534,
1090
+ "%y:%m:%d": 535,
1091
+ "%y:%m:%d %H:%M": 536,
1092
+ "%y:%m:%d %H:%M:%S": 537,
1093
+ "[%Y-%m-%d %H:%M:%S]": 538
1094
+ },
1095
+ "max_position_embeddings": 512,
1096
+ "model_type": "distilbert",
1097
+ "n_heads": 12,
1098
+ "n_layers": 6,
1099
+ "pad_token_id": 0,
1100
+ "problem_type": "single_label_classification",
1101
+ "qa_dropout": 0.1,
1102
+ "seq_classif_dropout": 0.2,
1103
+ "sinusoidal_pos_embds": false,
1104
+ "tie_weights_": true,
1105
+ "torch_dtype": "float32",
1106
+ "transformers_version": "4.46.2",
1107
+ "vocab_size": 30522
1108
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:14ae24774d3011897ddc0e91f61ebabb1aaff7ebb950d52a746b830e4c7b5028
3
+ size 269484396
runs/Dec08_16-17-44_r-syarulzaffi-dateformat3-ny8lrsj0-4bc70-0v2wb/events.out.tfevents.1733674666.r-syarulzaffi-dateformat3-ny8lrsj0-4bc70-0v2wb.125.0 CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:84387e6f52079c79ca906925d7fa84d1d16fce2c78c202c74c604745ab8197b4
3
- size 132823
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:7867dad227a80e8109cef6f04be05f7e32c32f2065c35edf93e7d09f2323e8dd
3
+ size 134221
runs/Dec08_16-17-44_r-syarulzaffi-dateformat3-ny8lrsj0-4bc70-0v2wb/events.out.tfevents.1733675319.r-syarulzaffi-dateformat3-ny8lrsj0-4bc70-0v2wb.125.1 ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:233561657ff8808d3b8d24c516322df844193b15135191ef18562e3a85e4c07b
3
+ size 921
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "mask_token": {
10
+ "content": "[MASK]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "pad_token": {
17
+ "content": "[PAD]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "sep_token": {
24
+ "content": "[SEP]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "unk_token": {
31
+ "content": "[UNK]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ }
37
+ }
tokenizer.json ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,62 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[PAD]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "100": {
12
+ "content": "[UNK]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "101": {
20
+ "content": "[CLS]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "102": {
28
+ "content": "[SEP]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "103": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "clean_up_tokenization_spaces": false,
45
+ "cls_token": "[CLS]",
46
+ "do_lower_case": true,
47
+ "mask_token": "[MASK]",
48
+ "max_length": 128,
49
+ "model_max_length": 512,
50
+ "pad_to_multiple_of": null,
51
+ "pad_token": "[PAD]",
52
+ "pad_token_type_id": 0,
53
+ "padding_side": "right",
54
+ "sep_token": "[SEP]",
55
+ "stride": 0,
56
+ "strip_accents": null,
57
+ "tokenize_chinese_chars": true,
58
+ "tokenizer_class": "DistilBertTokenizer",
59
+ "truncation_side": "right",
60
+ "truncation_strategy": "longest_first",
61
+ "unk_token": "[UNK]"
62
+ }
training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:7b3b3912a4de3348cc54c477a49cc41c2a59683e1ac1977037dde89f11be47eb
3
+ size 5304
training_params.json ADDED
@@ -0,0 +1,30 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "data_path": "date2format/autotrain-data",
3
+ "model": "syarulzaffi/date2dateformat",
4
+ "lr": 5e-05,
5
+ "epochs": 3,
6
+ "max_seq_length": 128,
7
+ "batch_size": 8,
8
+ "warmup_ratio": 0.1,
9
+ "gradient_accumulation": 1,
10
+ "optimizer": "adamw_torch",
11
+ "scheduler": "linear",
12
+ "weight_decay": 0.0,
13
+ "max_grad_norm": 1.0,
14
+ "seed": 42,
15
+ "train_split": "train",
16
+ "valid_split": "validation",
17
+ "text_column": "autotrain_text",
18
+ "target_column": "autotrain_label",
19
+ "logging_steps": -1,
20
+ "project_name": "date2format",
21
+ "auto_find_batch_size": false,
22
+ "mixed_precision": "fp16",
23
+ "save_total_limit": 1,
24
+ "push_to_hub": true,
25
+ "eval_strategy": "epoch",
26
+ "username": "syarulzaffi",
27
+ "log": "tensorboard",
28
+ "early_stopping_patience": 5,
29
+ "early_stopping_threshold": 0.01
30
+ }
vocab.txt ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff