Update.
authorFrançois Fleuret <francois@fleuret.org>
Thu, 4 Jul 2024 12:19:06 +0000 (15:19 +0300)
committerFrançois Fleuret <francois@fleuret.org>
Thu, 4 Jul 2024 12:19:06 +0000 (15:19 +0300)
main.py

diff --git a/main.py b/main.py
index be0d8e0..43241dd 100755 (executable)
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -511,6 +511,9 @@ log_string(f"nb_parameters {nb_parameters} ({int(nb_parameters/1e6)}M)")
 for n_epoch in range(args.nb_epochs):
     log_string(f"--- epoch {n_epoch} ----------------------------------------")
 
+    cta = " ".join([f"{float(m.main_test_accuracy):.04f}" for m in models])
+    log_string(f"current_test_accuracies {cta}")
+
     # Select, improve, and eval the worst model
 
     weakest_model = min(models, key=lambda m: float(m.main_test_accuracy))
@@ -531,9 +534,6 @@ for n_epoch in range(args.nb_epochs):
         f"test_set_composition w_quizzes {quizz_machine.nb_batch_w_quizzes} c_quizzes {quizz_machine.nb_batch_c_quizzes}"
     )
 
-    cta = " ".join([f"{float(m.main_test_accuracy):.04f}" for m in models])
-    log_string(f"current_test_accuracies {cta}")
-
     # Replace a fraction of the w_quizzes with fresh ones
 
     quizz_machine.renew_w_quizzes(args.nb_train_samples // args.nb_gpts)