update new pytorch

log_regio.txt

@@ -1,201 +1,177 @@
-2022-08-06 12:38:31,911@ root [INFO] _setup_logger: PyTorch: 1.11.0+cu113
-2022-08-06 12:38:31,912@ root [INFO] _setup_logger: hparams: Namespace(adam_epsilon=1e-08, additional_tokens='', batch_size=16, bos_token='', column=0, da_choice=0.4, da_shuffle=0.3, early_stop_callback=True, encoding='utf_8', files=['data/codegen5_train.tsv', 'data/codegen5_test.tsv', 'data/talk_train.tsv', 'data/epcr_4_train.tsv', 'data/epcr_4_test.tsv'], fp_16=False, gradient_accumulation_steps=1, kfold=5, learning_rate=0.0003, limit_batches=-1, masking=False, masking_ratio=0.35, masking_style='denoising', max_epochs=20, max_grad_norm=1.0, max_length=128, max_seq_length=128, model_name_or_path='google/mt5-small', model_path='google/mt5-small', n_gpu=1, num_workers=4, opt_level='O2', output_dir='./regio', progress_bar=False, project='regio', save_checkpoint=False, seed=42, target_column=1, target_max_length=128, target_max_seq_length=128, tokenizer_name_or_path='kkuramitsu/mt5-pytoken', warmup_steps=0, weight_decay=0.0)
-2022-08-06 12:38:31,919@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:32,583@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
-2022-08-06 12:38:32,588@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:33,264@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
-2022-08-06 12:38:33,268@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:33,946@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/spiece.model HTTP/1.1" 302 0
-2022-08-06 12:38:33,949@ filelock [DEBUG] acquire: Attempting to acquire lock 47129214645872 on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/1ed2a24a0631c82a2c1eb8524f52288ec3b47859d89fe9d9211cce20699e36b9.b8da02aea4fc6a518c08efcd4509d956875dace7d17cf4e1a7b4f6aebb886f1c.lock
-2022-08-06 12:38:33,950@ filelock [DEBUG] acquire: Lock 47129214645872 acquired on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/1ed2a24a0631c82a2c1eb8524f52288ec3b47859d89fe9d9211cce20699e36b9.b8da02aea4fc6a518c08efcd4509d956875dace7d17cf4e1a7b4f6aebb886f1c.lock
-2022-08-06 12:38:33,953@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): cdn-lfs.huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:34,725@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://cdn-lfs.huggingface.co:443 "GET /repos/b0/2f/b02f1a59a6351a890395fee77a8f4503c8321b9bdcb29a5aae3660402ed88e5d/2fea3b4cc1b5c049581e7612bc7a9c1dc0b50bdc170751df757eacc24cdc082a?response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3D%22spiece.model%22 HTTP/1.1" 200 4348048
-2022-08-06 12:38:35,754@ filelock [DEBUG] release: Attempting to release lock 47129214645872 on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/1ed2a24a0631c82a2c1eb8524f52288ec3b47859d89fe9d9211cce20699e36b9.b8da02aea4fc6a518c08efcd4509d956875dace7d17cf4e1a7b4f6aebb886f1c.lock
-2022-08-06 12:38:35,755@ filelock [DEBUG] release: Lock 47129214645872 released on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/1ed2a24a0631c82a2c1eb8524f52288ec3b47859d89fe9d9211cce20699e36b9.b8da02aea4fc6a518c08efcd4509d956875dace7d17cf4e1a7b4f6aebb886f1c.lock
-2022-08-06 12:38:35,756@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:36,437@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer.json HTTP/1.1" 404 0
-2022-08-06 12:38:36,439@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:37,113@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/added_tokens.json HTTP/1.1" 404 0
-2022-08-06 12:38:37,116@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:37,765@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/special_tokens_map.json HTTP/1.1" 200 0
-2022-08-06 12:38:37,767@ filelock [DEBUG] acquire: Attempting to acquire lock 47129214646160 on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/33175c3df9cc3db423fe4a5dfb7c53196a18ab5c0b3b92bb42a7f4be37a6f0d0.8ca74d14a6ae1e2cd4046da4a4ac516fcf9f60d102f6ebcdaf77965a6e469091.lock
-2022-08-06 12:38:37,768@ filelock [DEBUG] acquire: Lock 47129214646160 acquired on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/33175c3df9cc3db423fe4a5dfb7c53196a18ab5c0b3b92bb42a7f4be37a6f0d0.8ca74d14a6ae1e2cd4046da4a4ac516fcf9f60d102f6ebcdaf77965a6e469091.lock
-2022-08-06 12:38:37,770@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:38,444@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "GET /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/special_tokens_map.json HTTP/1.1" 200 74
-2022-08-06 12:38:38,449@ filelock [DEBUG] release: Attempting to release lock 47129214646160 on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/33175c3df9cc3db423fe4a5dfb7c53196a18ab5c0b3b92bb42a7f4be37a6f0d0.8ca74d14a6ae1e2cd4046da4a4ac516fcf9f60d102f6ebcdaf77965a6e469091.lock
-2022-08-06 12:38:38,450@ filelock [DEBUG] release: Lock 47129214646160 released on /home/acc12952oa/.cache/huggingface/transformers/33175c3df9cc3db423fe4a5dfb7c53196a18ab5c0b3b92bb42a7f4be37a6f0d0.8ca74d14a6ae1e2cd4046da4a4ac516fcf9f60d102f6ebcdaf77965a6e469091.lock
-2022-08-06 12:38:38,451@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:39,116@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
-2022-08-06 12:38:40,493@ root [INFO] parse_hparams: vocab_size: 250100 250100
-2022-08-06 12:38:40,507@ root [INFO] _main: Base model: google/mt5-small ['data/codegen5_train.tsv', 'data/codegen5_test.tsv', 'data/talk_train.tsv', 'data/epcr_4_train.tsv', 'data/epcr_4_test.tsv']
-2022-08-06 12:38:40,547@ torch.distributed.nn.jit.instantiator [INFO] <module>: Created a temporary directory at /tmp/10254316.1.gpu/tmpi67nq6tl
-2022-08-06 12:38:40,548@ torch.distributed.nn.jit.instantiator [INFO] _write: Writing /tmp/10254316.1.gpu/tmpi67nq6tl/_remote_module_non_sriptable.py
-2022-08-06 12:38:41,153@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:41,828@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /google/mt5-small/resolve/main/config.json HTTP/1.1" 200 0
-2022-08-06 12:38:41,833@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
-2022-08-06 12:38:42,510@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /google/mt5-small/resolve/main/pytorch_model.bin HTTP/1.1" 302 0
-2022-08-06 12:38:46,738@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_train.tsv
-2022-08-06 12:38:46,770@ root [INFO] _append_data: 棒グラフの色をグリーンにする -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='green')
-2022-08-06 12:38:46,771@ root [INFO] _append_data: ヒストグラムをライトグリーン色で描画する -> plt.hist(データ列, color='lightgreen')
-2022-08-06 12:38:46,773@ root [INFO] _append_data: データフレームを２つの列で分類してグループ名を列挙する -> [name for name, _ in df.groupby(['列A', '列B'])]
-2022-08-06 12:38:46,774@ root [INFO] _append_data: 整数がセットの要素でないか調べる -> 数 not in セット
-2022-08-06 12:38:46,774@ root [INFO] _append_data: 整数が整数2以下、それか、n3以上かどうか -> 整数 <= 整数2 or 整数 >= n3
-2022-08-06 12:38:53,701@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/talk_train.tsv
-2022-08-06 12:38:53,703@ root [INFO] _append_data: talk: 返信がめんどくさい -> 代わりにやってあげる
-2022-08-06 12:38:53,703@ root [INFO] _append_data: talk: WAが連発。 -> そんなときもあるよね、頑張って！
-2022-08-06 12:38:53,703@ root [INFO] _append_data: talk: B問題が全然解けない。 -> B問題とA問題は難易度結構違うからね、練習あるのみ！
-2022-08-06 12:38:53,704@ root [INFO] _append_data: talk: テキスト忘れた -> そんな日もある
-2022-08-06 12:38:53,704@ root [INFO] _append_data: talk: 名前を勝手に使ったこと怒ってるかな… -> 怒ってなかったよ！
-2022-08-06 12:38:54,254@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr_4_train.tsv
-2022-08-06 12:38:54,257@ root [INFO] _append_data: IndexError: string index out of range<tab><tab>if (S[3])==(S[4]) and (S[5])==(S[6]): -> インデックスは文字列長より小さくしよう。
-2022-08-06 12:38:54,257@ root [INFO] _append_data: KeyError: (A, B)<tab>'soldout' 'kcal'<tab>X = df[df['soldout','kcal']]  # 価格以外を全て説明変数に -> [[<A>, <B>]] ←２重括弧だよ。
-2022-08-06 12:38:54,258@ root [INFO] _append_data: ValueError: too many values to unpack (expected A)<tab>2<tab>n,k=input(int()) -> 問題番号と入力データはあってる？
-2022-08-06 12:38:54,259@ root [INFO] _append_data: TypeError: A object is not iterable<tab>'int'<tab>mean_lists = [mean_list(S[k]) for k in range(len(sample_list))] -> うーん。
-2022-08-06 12:38:54,259@ root [INFO] _append_data: TypeError: cannot unpack non-iterable int object<tab><tab> -> うーん。
-2022-08-06 12:38:55,368@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 28490 dataset
-2022-08-06 12:38:55,368@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_test.tsv
-2022-08-06 12:38:55,370@ root [INFO] _append_data: ASCII限定として文字列全体を正規表現にマッチさせる -> re.fullmatch(pattern, s, flags=re.ASCI)
-2022-08-06 12:38:55,370@ root [INFO] _append_data: nは整数と等しいかどうか調べる -> 整数 == 整数2
-2022-08-06 12:38:55,371@ root [INFO] _append_data: ベクトルが何のデータ型か調べる -> aArray.dtype()
-2022-08-06 12:38:55,371@ root [INFO] _append_data: にバイオリン図でデータフレームのカラムを可視化する -> sns.violinplot(x='カテゴリ列', y='列', data=df)
-2022-08-06 12:38:55,372@ root [INFO] _append_data: エクセルから全てのシートを読み込む -> pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)
-2022-08-06 12:38:57,367@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr_4_test.tsv
-2022-08-06 12:38:57,369@ root [INFO] _append_data: TypeError: A object is not iterable<tab>'int'<tab>for c in N: -> for c in range(N): に直そう。
-2022-08-06 12:38:57,369@ root [INFO] _append_data: TypeError: can only concatenate str (not A) to str<tab>"int"<tab>print(int(X+1)) -> うーん。
-2022-08-06 12:38:57,370@ root [INFO] _append_data: NameError: name A is not defined<tab>'x'<tab>x==-1 -> 変数<A>を使う前に <A>=...  のように値を代入しよう。
-2022-08-06 12:38:57,371@ root [INFO] _append_data: IndentationError: unexpected indent (A, line B)<tab><ipython-input-22-528c318acff0> 2<tab> -> <B>行目のインデントがおかしいよ。
-2022-08-06 12:38:57,371@ root [INFO] _append_data: SyntaxError: invalid syntax (A, line B)<tab><ipython-input-6-93058df136b9> 3<tab> -> <B>行目の書き方が違うよ。
-2022-08-06 12:38:57,839@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 7177 dataset
-2022-08-06 14:39:23,186@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_train.tsv
-2022-08-06 14:39:23,189@ root [INFO] _append_data: 棒グラフの色をグリーンにする -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='green')
-2022-08-06 14:39:23,190@ root [INFO] _append_data: ヒストグラムをライトグリーン色で描画する -> plt.hist(データ列, color='lightgreen')
-2022-08-06 14:39:23,190@ root [INFO] _append_data: データフレームを２つの列で分類してグループ名を列挙する -> [name for name, _ in df.groupby(['列A', '列B'])]
-2022-08-06 14:39:23,190@ root [INFO] _append_data: 整数がセットの要素でないか調べる -> 数 not in セット
-2022-08-06 14:39:23,190@ root [INFO] _append_data: 整数が整数2以下、それか、n3以上かどうか -> 整数 <= 整数2 or 整数 >= n3
-2022-08-06 14:39:23,267@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/talk_train.tsv
-2022-08-06 14:39:23,268@ root [INFO] _append_data: talk: 返信がめんどくさい -> 代わりにやってあげる
-2022-08-06 14:39:23,268@ root [INFO] _append_data: talk: WAが連発。 -> そんなときもあるよね、頑張って！
-2022-08-06 14:39:23,268@ root [INFO] _append_data: talk: B問題が全然解けない。 -> B問題とA問題は難易度結構違うからね、練習あるのみ！
-2022-08-06 14:39:23,268@ root [INFO] _append_data: talk: テキスト忘れた -> そんな日もある
-2022-08-06 14:39:23,268@ root [INFO] _append_data: talk: 名前を勝手に使ったこと怒ってるかな… -> 怒ってなかったよ！
-2022-08-06 14:39:23,273@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr_4_train.tsv
-2022-08-06 14:39:23,274@ root [INFO] _append_data: IndexError: string index out of range<tab><tab>if (S[3])==(S[4]) and (S[5])==(S[6]): -> インデックスは文字列長より小さくしよう。
-2022-08-06 14:39:23,275@ root [INFO] _append_data: KeyError: (A, B)<tab>'soldout' 'kcal'<tab>X = df[df['soldout','kcal']]  # 価格以外を全て説明変数に -> [[<A>, <B>]] ←２重括弧だよ。
-2022-08-06 14:39:23,275@ root [INFO] _append_data: ValueError: too many values to unpack (expected A)<tab>2<tab>n,k=input(int()) -> 問題番号と入力データはあってる？
-2022-08-06 14:39:23,275@ root [INFO] _append_data: TypeError: A object is not iterable<tab>'int'<tab>mean_lists = [mean_list(S[k]) for k in range(len(sample_list))] -> うーん。
-2022-08-06 14:39:23,275@ root [INFO] _append_data: TypeError: cannot unpack non-iterable int object<tab><tab> -> うーん。
-2022-08-06 14:39:23,285@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 28490 dataset
-2022-08-06 14:39:23,285@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_test.tsv
-2022-08-06 14:39:23,286@ root [INFO] _append_data: ASCII限定として文字列全体を正規表現にマッチさせる -> re.fullmatch(pattern, s, flags=re.ASCI)
-2022-08-06 14:39:23,287@ root [INFO] _append_data: nは整数と等しいかどうか調べる -> 整数 == 整数2
-2022-08-06 14:39:23,287@ root [INFO] _append_data: ベクトルが何のデータ型か調べる -> aArray.dtype()
-2022-08-06 14:39:23,287@ root [INFO] _append_data: にバイオリン図でデータフレームのカラムを可視化する -> sns.violinplot(x='カテゴリ列', y='列', data=df)
-2022-08-06 14:39:23,287@ root [INFO] _append_data: エクセルから全てのシートを読み込む -> pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)
-2022-08-06 14:39:23,304@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr_4_test.tsv
-2022-08-06 14:39:23,306@ root [INFO] _append_data: TypeError: A object is not iterable<tab>'int'<tab>for c in N: -> for c in range(N): に直そう。
-2022-08-06 14:39:23,306@ root [INFO] _append_data: TypeError: can only concatenate str (not A) to str<tab>"int"<tab>print(int(X+1)) -> うーん。
-2022-08-06 14:39:23,306@ root [INFO] _append_data: NameError: name A is not defined<tab>'x'<tab>x==-1 -> 変数<A>を使う前に <A>=...  のように値を代入しよう。
-2022-08-06 14:39:23,306@ root [INFO] _append_data: IndentationError: unexpected indent (A, line B)<tab><ipython-input-22-528c318acff0> 2<tab> -> <B>行目のインデントがおかしいよ。
-2022-08-06 14:39:23,306@ root [INFO] _append_data: SyntaxError: invalid syntax (A, line B)<tab><ipython-input-6-93058df136b9> 3<tab> -> <B>行目の書き方が違うよ。
-2022-08-06 14:39:23,311@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 7177 dataset
-2022-08-06 14:39:23,610@ root [INFO] test_and_save: KNNとしてクラス分類を行う	model = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)	model = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
-2022-08-06 14:39:25,158@ root [INFO] test_and_save: 線グラフの色をバイオレットに設定する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='violet')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='violet')
-2022-08-06 14:39:26,807@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフの四角印の線幅を指定する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='s', markeredgewidth=2.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='s', markeredgewidth=2.5)
-2022-08-06 14:39:28,543@ root [INFO] test_and_save: 要素がタプルの要素でないか	要素 not in タプル	要素 not in タプル
-2022-08-06 14:39:30,319@ root [INFO] test_and_save: データフレームを表示するとき、最大行数をnに設定する	pd.set_option('display.max_rows', n)	pd.set_option('display.max_rows', n)
-2022-08-06 14:39:32,162@ root [INFO] test_and_save: データフレームから重複した行を残さず取り除く	df.drop_duplicates(keep=False)	df.drop_duplicates(keep=False)
-2022-08-06 14:39:33,502@ root [INFO] test_and_save: データフレームのKurtosis	df.kurt()	df.kurt()
-2022-08-06 14:39:35,381@ root [INFO] test_and_save: ダークグレー色で線グラフを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='darkgray')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='darkgrey')
-2022-08-06 14:39:37,010@ root [INFO] test_and_save: 散布図をスプリンググリーン色として描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='springgreen')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='springgreen')
-2022-08-06 14:39:38,884@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムでカラーマップを用いる	plt.hist(データ列x, color=plt.get_cmap("Spectral"))	plt.hist(データ列x, color=plt.get_cmap("Spectral"))
-2022-08-06 14:39:41,001@ root [INFO] test_and_save: 配列と配列についての散布図に赤い△マーカーを描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='^', c='r')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='^', c='r')
-2022-08-06 14:39:42,635@ root [INFO] test_and_save: 棒グラフを珊瑚色で描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='coral')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='coral')
-2022-08-06 14:39:44,087@ root [INFO] test_and_save: 実部と虚部から複素数を作る	complex(x, y)	complex(x, y)
-2022-08-06 14:39:45,926@ root [INFO] test_and_save: データ列とリストの散布図に黒い丸マーカーを描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', c='k')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', c='k')
-2022-08-06 14:39:47,863@ root [INFO] test_and_save: データフレームが正規分布からどれだけ、歪んでいるか見る	df.kurt()	df.kurt()
-2022-08-06 14:39:49,548@ root [INFO] test_and_save: 散布図をホットピンク色を用いて描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='hotpink')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='hotpink')
-2022-08-06 14:39:51,268@ root [INFO] test_and_save: option: ライトシアン色を使用する	color = 'lightcyan'	color = 'lightcyan'
-2022-08-06 14:39:53,365@ root [INFO] test_and_save: 散布図の▲印の大きさを変更する	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='^', markersize=2.0)	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='^', markersize=2.0)
-2022-08-06 14:39:55,047@ root [INFO] test_and_save: rgbの右三角マーカーで散布図を描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>', c=rgb)	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>', c=rgb)
-2022-08-06 14:39:56,806@ root [INFO] test_and_save: 文字列中に非英字があるか調べる	any(not c.isalpha() for c in 文字列)	any(not c.isalpha() for c in 文字列)
-2022-08-06 14:39:58,526@ root [INFO] test_and_save: yについて数式をn階微分する	sympy.diff(数式, y, n)	sympy.diff(数式, y, n)
-2022-08-06 14:40:00,343@ root [INFO] test_and_save: 文字列をISO書式を使って日付時刻に変換する	datetime.datetime(年, 月, 日, 時)	datetime.datetime.fromisoformat(日付の書かれた文字列)
-2022-08-06 14:40:01,954@ root [INFO] test_and_save: NameError: name A is not defined<tab>'make_mean_list'<tab>mean_list_all = make_mean_list(sample_list, df_keys['keys'])	うーん。	関数<A> を定義しよう。
-2022-08-06 14:40:03,421@ root [INFO] test_and_save: データ列を横に並べてヒストグラムにする	plt.hist([データ列, データ列], color=['b', 'r'])	plt.hist([データ列, データ列], color=['b', 'r'])
-2022-08-06 14:40:05,271@ root [INFO] test_and_save: ImportError: cannot import name A from B C<tab>'KNeighborsRegressor' 'sklearn.ensemble'...<tab>from sklearn.ensemble import KNeighborsRegressor	@CheckImportPath(<A>)	@CheckImportPath(<A>)
-2022-08-06 14:40:06,856@ root [INFO] test_and_save: 配列と配列についての散布図にrgbの三角マーカーを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='^', c=rgb)	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='^', c=rgb)
-2022-08-06 14:40:08,601@ root [INFO] test_and_save: xを浮動小数点数に変換する	float(x)	float(x)
-2022-08-06 14:40:10,282@ root [INFO] test_and_save: 大量のデータが正規分布に従うか調べる	scipy.stats.kstest(配列, 'norm', 'norm')	scipy.stats.kstest(df['列A'], 'norm')
-2022-08-06 14:40:12,029@ root [INFO] test_and_save: リストの要素をクリアにする	リスト.clear()	リスト.clear()
-2022-08-06 14:40:13,870@ root [INFO] test_and_save: データフレームをCSV形式を用いて保存する	df.to_csv('file.tsv', sep='\t')	df.to_csv('file.tsv', sep='\t')
-2022-08-06 14:40:15,306@ root [INFO] test_and_save: xを太文字化する	f'\033[1m{x}\033[0m'	f'\033[1m{x}\033[0m'
-2022-08-06 14:40:17,459@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフのポイント印を青色にする	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', markerfacecolor='b')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', markerfacecolor='b')
-2022-08-06 14:40:19,416@ root [INFO] test_and_save: ファイルを文字コードtextで書き込みできるようにオープンする]	open(filepath, mode='w', encoding=text)	open(filepath, mode='w', encoding=text)
-2022-08-06 14:40:21,316@ root [INFO] test_and_save: データフレームのある列を選択する	df['列A']	df['列A']
-2022-08-06 14:40:23,174@ root [INFO] test_and_save: インディアンレッド色を使って折れ線グラフを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='indianred')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='indianred')
-2022-08-06 14:40:24,616@ root [INFO] test_and_save: option: パールゴールデンロッドを使用する	color = 'palegoldenrod'	color = 'palegoldenrod'
-2022-08-06 14:40:26,624@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフの色を青紫に指定する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='violet')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='violet')
-2022-08-06 14:40:28,343@ root [INFO] test_and_save: option: フォントの色を赤に指定する	color ='red'	color = 'red'
-2022-08-06 14:40:29,874@ root [INFO] test_and_save: 文字列の左側から文字を除く	文字列.removesuffix(文字)	文字列.lstrip(文字)
-2022-08-06 14:40:31,645@ root [INFO] test_and_save: 文字列の指定した位置以降に部分文字列があるか調べる	文字列.find(部分文字列, 開始位置)!= -1	文字列.find(部分文字列, 開始位置) != -1
-2022-08-06 14:40:33,625@ root [INFO] test_and_save: ２つの列からグループ化し、分散を求める	df.groupby(['列A', '列B'], as_index=False).var()	df.groupby(['列A', '列B'], as_index=False).var()
-2022-08-06 14:40:35,228@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフをインディアンレッド色を用いて描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='indianred')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='indianred')
-2022-08-06 14:40:36,867@ root [INFO] test_and_save: 配列とリストについての散布図に赤い右三角マーカーを描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>', c='r')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>', c='r')
-2022-08-06 14:40:38,174@ root [INFO] test_and_save: TypeError: A object is not subscriptable<tab>'builtin_function_or_method'<tab>print(list.sort[0])	np.arange(リスト2) に直そう。	list.sort(0) に直そう。
-2022-08-06 14:40:39,574@ root [INFO] test_and_save: AttributeError: A object has no attribute B<tab>'str' 'isslower'<tab>if s.isslower() and ss.isupper():	うーん。	islower のスペルミスだよ。
-2022-08-06 14:40:41,382@ root [INFO] test_and_save: リストとイテラブルについて散布図を描画し、、ポイントマーカーの色をrgbに設定する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', c=rgb)	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', c=rgb)
-2022-08-06 14:40:43,296@ root [INFO] test_and_save: データフレームの選択したカラムの標本分散を求める	df[['列A', '列B']].var(ddof=0)	df[['列A', '列B']].var(ddof=0)
-2022-08-06 14:40:44,615@ root [INFO] test_and_save: option: モカシンを用いる	color ='moccasin'	color = 'moccasin'
-2022-08-06 14:40:46,131@ root [INFO] test_and_save: 線グラフの色をダークグレーに指定する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='darkgray')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='darkgray')
-2022-08-06 14:40:47,413@ root [INFO] test_and_save: 文字列全体を大文字・小文字を無視してパターンにマッチさせる	re.fullmatch(pattern, s, flags=re.IGNORECASE)	re.fullmatch(pattern, s, flags=re.IGNORECASE)
-2022-08-06 14:40:49,318@ root [INFO] test_and_save: TypeError: A object is not iterable<tab>'int'<tab>ans+=i	うーん。	うーん。
-2022-08-06 14:40:50,646@ root [INFO] test_and_save: データフレームのカラムをカテゴリデータに変換する	df.groupby('列A')	df[col].astype(object)
-2022-08-06 14:40:52,561@ root [INFO] test_and_save: データ列の四分位を作図する	plt.boxplot(データ列)	plt.boxplot(データ列)
-2022-08-06 14:40:54,333@ root [INFO] test_and_save: カラム名を指定して２つのデータフレームを右ジョインする	pd.merge(df, df2, on='列A', how='right')	pd.merge(df, df2, on='列A', how='right')
-2022-08-06 14:40:56,378@ root [INFO] test_and_save: 線グラフの色をカデットブルーにセットする	plt.plot(データ列x, データ列y, color='cadetblue')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='cadetblue')
-2022-08-06 14:40:57,977@ root [INFO] test_and_save: 行列積を算出する	aArray.matmul(aArray, aArray2)	np.matmul(aArray, aArray2)
-2022-08-06 14:40:59,652@ root [INFO] test_and_save: データフレームの中の列を等しい量になるようにn個に分割する	pd.qcut(df[col], n)	pd.qcut(df[col], n)
-2022-08-06 14:41:01,452@ root [INFO] test_and_save: ダークブルー色としてヒストグラムを描画する	plt.hist(データ列, color='darkblue')	plt.hist(データ列, color='darkblue')
-2022-08-06 14:41:02,788@ root [INFO] test_and_save: option: 線種を点線に変更する	linestyle = 'dotted'	linestyle = 'dotted'
-2022-08-06 14:41:04,626@ root [INFO] test_and_save: 散布図のクロス印の色を変更する	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='x', markerfacecolor='#800080')	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='x', markerfacecolor='#800080')
-2022-08-06 14:41:06,161@ root [INFO] test_and_save: mathを使う	import numpy as np	import math
-2022-08-06 14:41:07,854@ root [INFO] test_and_save: 整数が整数2未満、またはn3以上か	整数 < 整数2 or 整数 整数 >= n3	整数 < 整数2 or 整数 >= n3
-2022-08-06 14:41:09,914@ root [INFO] test_and_save: 入力から２つの浮動小数数を読む	A, B = map(float, input().split())	A, B = map(float, input().split())
-2022-08-06 14:41:11,384@ root [INFO] test_and_save: 2つの文字列は等しくないか調べる	文字列!= 文字列2	文字列 != 文字列2
-2022-08-06 14:41:13,185@ root [INFO] test_and_save: データフレームのあるカラムの第一四分位数を求める	df['列A'].quantile(0.25)	df['列A'].quantile(0.25)
-2022-08-06 14:41:14,531@ root [INFO] test_and_save: データシリーズの中に日付データとがいくつあるか数える	ds.isin([value, value2]).sum()	ds.isin([value, value2]).sum()
-2022-08-06 14:41:16,302@ root [INFO] test_and_save: 指定された列で集計し、標準偏差を算出する	df.groupby('列A').std()	df.groupby('列A').std()
-2022-08-06 14:41:18,120@ root [INFO] test_and_save: 棒グラフをオーキッド色として描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='orchid')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='orchid')
-2022-08-06 14:41:19,692@ root [INFO] test_and_save: 整数が1、もしくは2か	整数 == 1 or 整数 == 2	整数 == 1 or 整数 == 2
-2022-08-06 14:41:21,069@ root [INFO] test_and_save: キューの中に整数が含まれてるか判定する	整数 in 両端キュー	整数 in 両端キュー
-2022-08-06 14:41:23,208@ root [INFO] test_and_save: TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method<tab><tab>	うーん。	うーん。
-2022-08-06 14:41:25,007@ root [INFO] test_and_save: エクセルファイルファイルからSJISでカンマ区切りのファイルを読む	pd.read_csv('file.csv', encoding='shift_jis')	pd.read_csv('file.csv', encoding='shift_jis')
-2022-08-06 14:41:26,723@ root [INFO] test_and_save: ValueError: too many values to unpack (expected A)<tab>2<tab>a,b=map(int,input())	問題番号と入力データはあってる?	問題番号と入力データはあってる？
-2022-08-06 14:41:28,436@ root [INFO] test_and_save: TypeError: A() must have at least two arguments.<tab>map<tab>A=list(map( input().split()))	<A>(int, input().split()) に直そう。	<A>(int, input().split()) に直そう。
-2022-08-06 14:41:30,148@ root [INFO] test_and_save: 辞書を用いて文字列を数える	if 文字列 in 辞書:<nl><tab>辞書[文字列] += 1<nl>else:<nl><tab>辞書[文字列] = 1	if 文字列 in 辞書:<nl><tab>辞書[文字列] += 1<nl>else:<nl><tab>辞書[文字列] = 1
-2022-08-06 14:41:31,986@ root [INFO] test_and_save: 列名を指定して二つのデータフレームを結合する	pd.merge(df, df2, on='列A', how='outer')	'<nl>pd.merge(df, df2, on='列A')
-2022-08-06 14:41:33,782@ root [INFO] test_and_save: 線グラフの色を黄色に変更する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='yellow')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='yellow')
-2022-08-06 14:41:35,249@ root [INFO] test_and_save: データラベルを加える	辞書 = {}	plt.legend(['凡例A', '凡例B'])
-2022-08-06 14:41:36,820@ root [INFO] test_and_save: データシリーズの中に文字列と文字列が存在するか	ds.isin([value, value2])	ds.isin([value, value2])
-2022-08-06 14:41:38,317@ root [INFO] test_and_save: プロットの横軸を対数に変更する	plt.xscale('log')	plt.xscale('log')
-2022-08-06 14:41:40,420@ root [INFO] test_and_save: 2つの列でグループ化し、平均値を求める	df.groupby(['列A', '列B'], as_index=False).mean()	df.groupby(['列A', '列B'], as_index=False).mean()
-2022-08-06 14:41:41,769@ root [INFO] test_and_save: 浮動小数点数を複素数に変換する	complex(x)	complex(x)
-2022-08-06 14:41:43,052@ root [INFO] test_and_save: ダークオレンジ色として横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='darkorange')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='darkorange')
-2022-08-06 14:41:44,644@ root [INFO] test_and_save: 縦棒グラフをゴーストホワイト色で描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='ghostwhite')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='ghostwhite')
-2022-08-06 14:41:46,372@ root [INFO] test_and_save: データフレームを複数の列によって昇順に並べる	df.sort_values(by=['列A', '列B'], ascending=True)	df.sort_values(by=['列A', '列B'], ascending=True)
-2022-08-06 14:41:47,878@ root [INFO] test_and_save: セパレータで文字列を分割して文字列リストに変換する	文字列.split(セパレータ)	文字列.split(セパレータ)
-2022-08-06 14:41:49,628@ root [INFO] test_and_save: 整数が1もしくは2、もしくは3に等しいかどうか調べる	整数 == 1 or 整数 == 2 or 整数 == 3	整数 == 1 or 整数 == 2 or 整数 == 3
-2022-08-06 14:41:51,599@ root [INFO] test_and_save: KeyError: "None of A are in the B"<tab>[Index(['住'], dtype='object')] [columns]<tab>X = df[[col]]	データフレームに存在しない列名を使っているよ。	データフレームに存在しない列名を使っているよ。
-2022-08-06 14:41:53,230@ root [INFO] test_and_save: 文字列の終了位置より前に部分文字列が含まれるかどうか調べる	文字列.find(部分文字列, 0, 終了位置)!= -1	文字列.find(部分文字列, 0, 終了位置) != -1
-2022-08-06 14:41:54,937@ root [INFO] test_and_save: データフレームをソートして、新しいインデックスを振り直す	df.sort_values('キーとなる列').reset_index()	df.sort_values('キーとなる列').reset_index()
-2022-08-06 14:41:57,110@ root [INFO] test_and_save: KeyboardInterrupt:<tab><tab>B-(A-n)*x	自分で実行を止めた?	自分で実行を止めた？
-2022-08-06 14:41:58,787@ root [INFO] test_and_save: option: ゴーストホワイトを用いる	color = 'ghostwhite'	color = 'ghostwhite'
-2022-08-06 14:42:00,155@ root [INFO] test_and_save: クラス分類のF値を算出する	sklearn.metrics.f1_score(正解データ列, 予測データ列)	sklearn.metrics.f1_score(正解データ列, 予測データ列)
-2022-08-06 14:42:01,932@ root [INFO] test_and_save: NameError: name A is not defined<tab>'x'<tab>if int(X[i+1])-int(x[i])!=1 or -9:	変数<A>を使う前に <A>=... のように値を代入しよう。	変数<A>を使う前に <A>=...  のように値を代入しよう。
-2022-08-06 14:42:03,833@ root [INFO] test_and_save: デピンク色として棒グラフを描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='deeppink')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='deeppink')
-2022-08-06 14:42:05,645@ root [INFO] test_and_save: option: グラフの色をチョコレートに変更する	color = 'chocolate'	color = 'chocolate'
-2022-08-06 14:42:07,629@ root [INFO] test_and_save: カテゴリでグループ化して、データフレームを回帰直線付き散布図にする	sns.regplot(x='列名', y='列名', hue='カテゴリ列', data=df)	sns.regplot(x='列名', y='列名', hue='カテゴリ列', data=df)
-2022-08-06 14:42:09,429@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフの色をオリーブに指定する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='olive')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='olive')
-2022-08-06 14:42:10,893@ root [INFO] test_and_save: カンマ区切りのファイルをn番目の列をインデックスとして読み込む	pd.read_csv('file.csv', index_col=n)	pd.read_csv('file.csv', index_col=n)
-2022-08-06 14:42:12,621@ root [INFO] test_and_save: データフレームをグループ化しある列に対し個数を求める	df.groupby('列A')['列B'].count()	df.groupby('列A')['列B'].count()
-2022-08-06 14:42:14,353@ root [INFO] test_and_save: データフレームのあるカラムの不偏標準偏差を求める	df['列A'].std()	df['列A'].std()
+2022-08-11 00:56:53,813@ root [INFO] _setup_logger: PyTorch: 1.11.0+cu113
+2022-08-11 00:56:53,814@ root [INFO] _setup_logger: hparams: Namespace(adam_epsilon=1e-08, additional_tokens='', batch_size=16, bos_token='', column=0, da_choice=0.4, da_shuffle=0.3, early_stop_callback=True, encoding='utf_8', files=['data/codegen5_train.tsv', 'data/codegen5_test.tsv', 'data/talk_train.tsv', 'data/epcr5.tsv'], fp_16=False, gradient_accumulation_steps=1, kfold=5, learning_rate=0.0003, limit_batches=-1, masking=False, masking_ratio=0.35, masking_style='denoising', max_epochs=20, max_grad_norm=1.0, max_length=128, max_seq_length=128, model_name_or_path='google/mt5-small', model_path='google/mt5-small', n_gpu=1, num_workers=4, opt_level='O2', output_dir='./regio', progress_bar=False, project='regio', save_checkpoint=False, seed=42, target_column=1, target_max_length=128, target_max_seq_length=128, tokenizer_name_or_path='kkuramitsu/mt5-pytoken', warmup_steps=0, weight_decay=0.0)
+2022-08-11 00:56:53,821@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:56:54,529@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
+2022-08-11 00:56:54,534@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:56:55,191@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
+2022-08-11 00:56:55,195@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:56:55,849@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/spiece.model HTTP/1.1" 302 0
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+2022-08-11 00:56:56,526@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer.json HTTP/1.1" 404 0
+2022-08-11 00:56:56,529@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:56:57,205@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/added_tokens.json HTTP/1.1" 404 0
+2022-08-11 00:56:57,208@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:56:57,859@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/special_tokens_map.json HTTP/1.1" 200 0
+2022-08-11 00:56:57,862@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:56:58,532@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /kkuramitsu/mt5-pytoken/resolve/main/tokenizer_config.json HTTP/1.1" 200 0
+2022-08-11 00:56:59,936@ root [INFO] parse_hparams: vocab_size: 250100 250100
+2022-08-11 00:56:59,950@ root [INFO] _main: Base model: google/mt5-small ['data/codegen5_train.tsv', 'data/codegen5_test.tsv', 'data/talk_train.tsv', 'data/epcr5.tsv']
+2022-08-11 00:57:00,011@ torch.distributed.nn.jit.instantiator [INFO] <module>: Created a temporary directory at /tmp/10274789.1.gpu/tmpfuq4kxmt
+2022-08-11 00:57:00,011@ torch.distributed.nn.jit.instantiator [INFO] _write: Writing /tmp/10274789.1.gpu/tmpfuq4kxmt/_remote_module_non_sriptable.py
+2022-08-11 00:57:00,591@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:57:01,264@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /google/mt5-small/resolve/main/config.json HTTP/1.1" 200 0
+2022-08-11 00:57:01,271@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _new_conn: Starting new HTTPS connection (1): huggingface.co:443
+2022-08-11 00:57:01,951@ urllib3.connectionpool [DEBUG] _make_request: https://huggingface.co:443 "HEAD /google/mt5-small/resolve/main/pytorch_model.bin HTTP/1.1" 302 0
+2022-08-11 00:57:06,047@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_train.tsv
+2022-08-11 00:57:06,082@ root [INFO] _append_data: 散布図の丸マーカーを黒くする -> plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='o', markerfacecolor='k')
+2022-08-11 00:57:06,082@ root [INFO] _append_data: 上限から下限までの上限下限でヒストグラムを描画する -> plt.hist(データ列, range=(start, end))
+2022-08-11 00:57:06,083@ root [INFO] _append_data: シーケンスの長さnの順列 -> itertools.permutations(iterable, n)
+2022-08-11 00:57:06,083@ root [INFO] _append_data: 貝殻色を用いて縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='seashell')
+2022-08-11 00:57:06,084@ root [INFO] _append_data: グレー色の縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='gray')
+2022-08-11 00:57:13,020@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/talk_train.tsv
+2022-08-11 00:57:13,022@ root [INFO] _append_data: talk: 返信がめんどくさい -> 代わりにやってあげる
+2022-08-11 00:57:13,023@ root [INFO] _append_data: talk: WAが連発。 -> そんなときもあるよね、頑張って！
+2022-08-11 00:57:13,023@ root [INFO] _append_data: talk: B問題が全然解けない。 -> B問題とA問題は難易度結構違うからね、練習あるのみ！
+2022-08-11 00:57:13,023@ root [INFO] _append_data: talk: テキスト忘れた -> そんな日もある
+2022-08-11 00:57:13,024@ root [INFO] _append_data: talk: 名前を勝手に使ったこと怒ってるかな… -> 怒ってなかったよ！
+2022-08-11 00:57:13,478@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr5.tsv
+2022-08-11 00:57:13,484@ root [INFO] _append_data: IndexError: string index out of range<tab><tab>if (S[3])==(S[4]) and (S[5])==(S[6]): -> インデックスは文字列長より小さくしよう。
+2022-08-11 00:57:13,485@ root [INFO] _append_data: KeyError: (<A>, <B>)<tab>'soldout' 'kcal'<tab>X = df[df['soldout','kcal']]  # 価格以外を全て説明変数に -> [[<A>, <B>]] ←２重括弧だよ。
+2022-08-11 00:57:13,485@ root [INFO] _append_data: ValueError: too many values to unpack (expected <A>)<tab>2<tab>n,k=input(int()) -> 問題番号と入力データはあってる？
+2022-08-11 00:57:13,486@ root [INFO] _append_data: TypeError: <A> object is not iterable<tab>'int'<tab>mean_lists = [mean_list(S[k]) for k in range(len(sample_list))] -> うーん。
+2022-08-11 00:57:13,486@ root [INFO] _append_data: TypeError: cannot unpack non-iterable int object<tab><tab> -> うーん。
+2022-08-11 00:57:14,935@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 30116 dataset
+2022-08-11 00:57:14,935@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_test.tsv
+2022-08-11 00:57:14,938@ root [INFO] _append_data: rgbのクロスマーカーで散布図を描く -> plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c=rgb)
+2022-08-11 00:57:14,938@ root [INFO] _append_data: オブジェクトの型 -> type(obj)
+2022-08-11 00:57:14,938@ root [INFO] _append_data: 自然数のGCDを求める -> math.gcd(n, n2)
+2022-08-11 00:57:14,939@ root [INFO] _append_data: 散布図のマーカーの大きさをnに指定する -> plt.scatter(データ列x, データ列y, s=n)
+2022-08-11 00:57:14,939@ root [INFO] _append_data: パパイヤウィップ色を用いて折れ線グラフを描画する -> plt.plot(データ列x, データ列y, color='papayawhip')
+2022-08-11 00:57:16,872@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 6178 dataset
+2022-08-11 03:56:42,479@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_train.tsv
+2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: 散布図の丸マーカーを黒くする -> plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='o', markerfacecolor='k')
+2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: 上限から下限までの上限下限でヒストグラムを描画する -> plt.hist(データ列, range=(start, end))
+2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: シーケンスの長さnの順列 -> itertools.permutations(iterable, n)
+2022-08-11 03:56:42,485@ root [INFO] _append_data: 貝殻色を用いて縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='seashell')
+2022-08-11 03:56:42,486@ root [INFO] _append_data: グレー色の縦棒グラフを描画する -> plt.bar(データ列x, データ列y, color='gray')
+2022-08-11 03:56:42,562@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/talk_train.tsv
+2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: 返信がめんどくさい -> 代わりにやってあげる
+2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: WAが連発。 -> そんなときもあるよね、頑張って！
+2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: B問題が全然解けない。 -> B問題とA問題は難易度結構違うからね、練習あるのみ！
+2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: テキスト忘れた -> そんな日もある
+2022-08-11 03:56:42,564@ root [INFO] _append_data: talk: 名前を勝手に使ったこと怒ってるかな… -> 怒ってなかったよ！
+2022-08-11 03:56:42,568@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/epcr5.tsv
+2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: IndexError: string index out of range<tab><tab>if (S[3])==(S[4]) and (S[5])==(S[6]): -> インデックスは文字列長より小さくしよう。
+2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: KeyError: (<A>, <B>)<tab>'soldout' 'kcal'<tab>X = df[df['soldout','kcal']]  # 価格以外を全て説明変数に -> [[<A>, <B>]] ←２重括弧だよ。
+2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: ValueError: too many values to unpack (expected <A>)<tab>2<tab>n,k=input(int()) -> 問題番号と入力データはあってる？
+2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: TypeError: <A> object is not iterable<tab>'int'<tab>mean_lists = [mean_list(S[k]) for k in range(len(sample_list))] -> うーん。
+2022-08-11 03:56:42,570@ root [INFO] _append_data: TypeError: cannot unpack non-iterable int object<tab><tab> -> うーん。
+2022-08-11 03:56:42,585@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 30116 dataset
+2022-08-11 03:56:42,585@ root [INFO] _loading_dataset: loading data/codegen5_test.tsv
+2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: rgbのクロスマーカーで散布図を描く -> plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c=rgb)
+2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: オブジェクトの型 -> type(obj)
+2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: 自然数のGCDを求める -> math.gcd(n, n2)
+2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: 散布図のマーカーの大きさをnに指定する -> plt.scatter(データ列x, データ列y, s=n)
+2022-08-11 03:56:42,586@ root [INFO] _append_data: パパイヤウィップ色を用いて折れ線グラフを描画する -> plt.plot(データ列x, データ列y, color='papayawhip')
+2022-08-11 03:56:42,604@ root [INFO] _loading_dataset: loaded 6178 dataset
+2022-08-11 03:56:42,906@ root [INFO] test_and_save: アクア色で散布図を描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='aqua')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='aqua')
+2022-08-11 03:56:44,604@ root [INFO] test_and_save: キーが辞書に存在する	キー not in 辞書	キー not in 辞書
+2022-08-11 03:56:46,533@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフを青い点線を使って描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dotted', color='b')	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dotted', color='b')
+2022-08-11 03:56:48,816@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムの色をシーグリーンに指定する	plt.hist(データ列, color='seagreen')	plt.hist(データ列, color='seagreen')
+2022-08-11 03:56:50,867@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムと勾配ブースティングを使ってクラス分類を行う	model = sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier()	model = sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier()
+2022-08-11 03:56:52,638@ root [INFO] test_and_save: 文字列はタイトルケースかどうか調べる	文字列.istitle()	文字列.istitle()
+2022-08-11 03:56:54,559@ root [INFO] test_and_save: 横棒グラフをデピンク色として描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='deeppink')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='deeppink')
+2022-08-11 03:56:56,303@ root [INFO] test_and_save: 0からN未満までのベクトル	np.arange(N)	np.arange(N)
+2022-08-11 03:56:58,227@ root [INFO] test_and_save: 小数点数の整数部	math.modf(x)[0]	math.modf(x)[1]
+2022-08-11 03:57:00,107@ root [INFO] test_and_save: 整数が1、もしくは2、もしくは3に等しいかどうか調べる	整数 == 1 or 整数 == 2 or 整数 == 3	整数 == 1 or 整数 == 2 or 整数 == 3
+2022-08-11 03:57:01,858@ root [INFO] test_and_save: 整数が2で割り切れない	整数 % 2 == 0	整数 % 2 == 1
+2022-08-11 03:57:04,150@ root [INFO] test_and_save: カラムのモードを求める	mode, count = scipy.stats.mode(df['列A'])	mode, count = scipy.stats.mode(df['列A'])
+2022-08-11 03:57:05,948@ root [INFO] test_and_save: カラムの歪みを計算する	df['列A'].kurt()	scipy.stats.skew(df['列A'], bias=False)
+2022-08-11 03:57:07,735@ root [INFO] test_and_save: 半透明の一点鎖線で折れ線グラフを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)
+2022-08-11 03:57:09,821@ root [INFO] test_and_save: データフレームを関数の値ごとにグループ化して、列挙する	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby(関数)]	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby(関数)]
+2022-08-11 03:57:11,615@ root [INFO] test_and_save: 作画で使うカラーパレットを指定する	sns.set(pallete='パレット名')	sns.set(pallete=パレット名)
+2022-08-11 03:57:13,700@ root [INFO] test_and_save: リストの値を小さい順に並べる	sorted(リスト, reverse=True)	sorted(リスト, reverse=True)
+2022-08-11 03:57:15,112@ root [INFO] test_and_save: 棒グラフをペールグリーン色を用いて描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='palegreen')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='palegreen')
+2022-08-11 03:57:16,698@ root [INFO] test_and_save: 散布図の右三角マーカーの線幅を設定する	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='>', markeredgewidth=2.5)	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='>', markeredgewidth=2.5)
+2022-08-11 03:57:18,416@ root [INFO] test_and_save: option: 箱ひげ図を横方向にする	linewidth = 3.0	vert = False
+2022-08-11 03:57:20,455@ root [INFO] test_and_save: データ列の折れ線グラフを右三角印を使って描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='>')
+2022-08-11 03:57:21,831@ root [INFO] test_and_save: 配列を等量で分割数nでビンニングする	pd.qcut(aArray, n)	pd.qcut(aArray, n)
+2022-08-11 03:57:23,525@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムをミスティローズ色として描画する	plt.hist(データ列, color='mistyrose')	plt.hist(データ列, color='mistyrose')
+2022-08-11 03:57:25,222@ root [INFO] test_and_save: 線グラフの色をシエナに設定する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='sienna')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='sienna')
+2022-08-11 03:57:26,634@ root [INFO] test_and_save: 両端キューの先頭に数列の値を追加する	両端キュー.extendleft(数列)	両端キュー.extendleft(数列)
+2022-08-11 03:57:28,359@ root [INFO] test_and_save: インデント幅を指定してデータをJSONにエンコードする	json.dumps(データ, ensure_ascii=False, indent=n)	json.dumps(データ, ensure_ascii=False, indent=n)
+2022-08-11 03:57:30,115@ root [INFO] test_and_save: option: マーカーの色を青緑にする	markerfacecolor = 'teal'	markerfacecolor = 'turquoise'
+2022-08-11 03:57:32,126@ root [INFO] test_and_save: 配列と数列について散布図を描画し、、文字列という補足用のラベルをつける	plt.scatter(データ列x, データ列y, label=s)	plt.scatter(データ列x, データ列y, label=s)
+2022-08-11 03:57:33,954@ root [INFO] test_and_save: 指定したカラムの中に文字列と文字列が存在する	df['列A'].isin([value, value2])	df['列A'].isin([value, value2])
+2022-08-11 03:57:35,841@ root [INFO] test_and_save: 入力から２つの文字列を読み込む	A, B = map(str, input().split())	A, B = map(str, input().split())
+2022-08-11 03:57:37,759@ root [INFO] test_and_save: シーケンスを行列に変換する	np.array(iterable)	np.array(iterable)
+2022-08-11 03:57:39,727@ root [INFO] test_and_save: 縦棒グラフをホットピンク色で描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='hotpink')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='hotpink')
+2022-08-11 03:57:41,704@ root [INFO] test_and_save: データフレーム中のNaNをドロップする	df.dropna(inplace=True)	df.dropna(inplace=True)
+2022-08-11 03:57:43,789@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフの丸マーカーの太さを変更する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', markeredgewidth=2.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', markeredgewidth=2.5)
+2022-08-11 03:57:45,867@ root [INFO] test_and_save: 指定された列のカテゴリで集計し、最小値を求める	df.groupby('列A').min()	df.groupby('列A').min()
+2022-08-11 03:57:47,572@ root [INFO] test_and_save: 散布図の▲印を青くする	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='^', markerfacecolor='b')	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='^', markerfacecolor='b')
+2022-08-11 03:57:49,292@ root [INFO] test_and_save: 太字でxを出力する	print(f'\033[1m{x}\033[0m')	print(f'\033[1m{x}\033[0m')
+2022-08-11 03:57:51,217@ root [INFO] test_and_save: プログラムを正しく終了する	sys.exit(0)	sys.exit(0)
+2022-08-11 03:57:53,025@ root [INFO] test_and_save: アルファベットを見る	string.ascii_letters	string.ascii_letters
+2022-08-11 03:57:55,004@ root [INFO] test_and_save: グラフの描画でパステル調にテーマを使う	sns.set(pallete='pastel')	sns.set(pallete='pastel')
+2022-08-11 03:57:56,595@ root [INFO] test_and_save: 度数分布図を描画して、ビンを設定する	plt.hist(データ列, bins=区関数)	plt.hist(データ列, bins=区関数)
+2022-08-11 03:57:58,275@ root [INFO] test_and_save: 複数の条件が同時に成り立つ	条件 and 条件2 and 条件3	条件 and 条件2 and 条件3
+2022-08-11 03:58:00,010@ root [INFO] test_and_save: 変数名をキーとして辞書	dict(name='kogi', age=6)	dict(name='kogi', age=6)
+2022-08-11 03:58:01,931@ root [INFO] test_and_save: ヒストグラムの色をスノーにする	plt.hist(データ列, color='snow')	plt.hist(データ列, color='snow')
+2022-08-11 03:58:03,135@ root [INFO] test_and_save: 3つの最も大きい値を求める	max(x, y, z)	max(x, y, z)
+2022-08-11 03:58:05,097@ root [INFO] test_and_save: 要素の無限列	itertools.repeat(要素)	itertools.repeat(要素)
+2022-08-11 03:58:06,843@ root [INFO] test_and_save: キーが辞書に存在しない時、要素を追加する	辞書.setdefault(キー, element)	辞書.setdefault(キー, element)
+2022-08-11 03:58:08,665@ root [INFO] test_and_save: ふたつの集合のインターセクション	セット.intersection(セット2)	セット.intersection(セット2)
+2022-08-11 03:58:10,419@ root [INFO] test_and_save: CSVファイルにカラムの名前を付けずデータフレームを保存する	df.to_csv('file.csv', header=None)	df.to_csv('file.csv', header=None)
+2022-08-11 03:58:11,846@ root [INFO] test_and_save: TSVから文字エンコーディングを指定して読む	sys.stdin.read(1)	pd.read_csv('file.tsv', sep='\t', encoding=文字エンコーディング)
+2022-08-11 03:58:13,625@ root [INFO] test_and_save: キーが辞書上で未定義かどうか調べる	キー not in 辞書	キー not in 辞書
+2022-08-11 03:58:15,515@ root [INFO] test_and_save: 折れ線グラフをミディアムシアグリーン色として描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='mediumseagreen')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='mediumseagreen')
+2022-08-11 03:58:17,667@ root [INFO] test_and_save: 配列の歪みを算出する	scipy.stats.skew(配列, bias=False)	scipy.stats.skew(配列, bias=False)
+2022-08-11 03:58:19,463@ root [INFO] test_and_save: 区切り記号で文字列を二分する	文字列.partition(セパレータ)	文字列.partition(セパレータ)
+2022-08-11 03:58:21,441@ root [INFO] test_and_save: option: オーキッドにグラフの色を指定する	color = 'orchid'	color = 'orchid'
+2022-08-11 03:58:22,931@ root [INFO] test_and_save: 右にデックの順序をローテーションする	両端キュー.rotate(1)	両端キュー.rotate(1)
+2022-08-11 03:58:24,750@ root [INFO] test_and_save: グリッドの線種を点線に変更する	plt.grid(linestyle='dotted')	plt.grid(linestyle='dotted')
+2022-08-11 03:58:26,490@ root [INFO] test_and_save: ファイルパスを開いて]、バイナリストリームを求める	'rb' = 'a'<nl>open(filepath, mode='rb')	'rb' = 'a'<nl>open(filepath, mode='rb')
+2022-08-11 03:58:28,389@ root [INFO] test_and_save: 線グラフをマルーン色で描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, color='maroon')	plt.plot(データ列x, データ列y, color='maroon')
+2022-08-11 03:58:29,757@ root [INFO] test_and_save: タプル内の要素は全て真か判定する	all(タプル)	all(タプル)
+2022-08-11 03:58:31,440@ root [INFO] test_and_save: 時計回りに円グラフを描く	plt.pie(データ列, startangle=90, labels=データ列)	plt.pie(データ列, startangle=90, counterclock=False)
+2022-08-11 03:58:33,004@ root [INFO] test_and_save: ラインを半透明の一点鎖線で描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)	plt.plot(データ列x, データ列y, linestyle='dashbot', alpha=0.5)
+2022-08-11 03:58:34,459@ root [INFO] test_and_save: ネイビー色を使って横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='navy')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='navy')
+2022-08-11 03:58:36,134@ root [INFO] test_and_save: ミディアムターコイズ色として散布図を描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='mediumturquoise')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='mediumturquoise')
+2022-08-11 03:58:37,688@ root [INFO] test_and_save: option: 書き込みモードに指定する	mode = 'w'	mode = 'w'
+2022-08-11 03:58:39,807@ root [INFO] test_and_save: 黒いポイントマーカーで散布図を描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', c='k')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='.', c='k')
+2022-08-11 03:58:41,909@ root [INFO] test_and_save: データフレームを指定した列の値毎にグループ化して、列挙する	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby('列A')]	[(name, group_df) for name, group_df in df.groupby('列A')]
+2022-08-11 03:58:43,774@ root [INFO] test_and_save: 黒い大バツマーカーを散布図に描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='X', markerfacecolor='k')	plt.scatter(データ列x, データ列y, marker='X', markerfacecolor='k')
+2022-08-11 03:58:45,375@ root [INFO] test_and_save: 横棒グラフをプロットして、下寄せする	plt.barh(ラベル列, データ列, align='edge')	plt.barh(ラベル列, データ列, align='edge')
+2022-08-11 03:58:46,791@ root [INFO] test_and_save: 青色でxを出力する	print(f'\033[34m{x}\033[0m')	print(f'\033[34m{x}\033[0m')
+2022-08-11 03:58:48,533@ root [INFO] test_and_save: オレンジ色として横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='orange')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='orange')
+2022-08-11 03:58:50,127@ root [INFO] test_and_save: 要素はタプルの要素でない	要素 not in タプル	要素 not in タプル
+2022-08-11 03:58:52,132@ root [INFO] test_and_save: 茶色色でヒストグラムを描画する	plt.hist(データ列, color='brown')	plt.hist(データ列, color='brown')
+2022-08-11 03:58:54,021@ root [INFO] test_and_save: 列名を指定してデータフレームを全結合する	pd.merge(df, df2, on='列A', how='outer')	pd.merge(df, df2, on='列A', how='outer')
+2022-08-11 03:58:55,799@ root [INFO] test_and_save: セットから全ての要素を消す	セット.clear()	セット.clear()
+2022-08-11 03:58:57,508@ root [INFO] test_and_save: option: アクアにグラフの色を設定する	color = 'aqua'	color = 'aqua'
+2022-08-11 03:58:58,941@ root [INFO] test_and_save: option: ダークブルー色を用いる	color = 'darkblue'	color = 'darkblue'
+2022-08-11 03:59:00,921@ root [INFO] test_and_save: ファイルからJSON形��のデータを読み込む	with open('file.json') as f:<nl><tab>data = json.load(f)	with open('file.json') as f:<nl><tab>data = json.load(f)
+2022-08-11 03:59:02,390@ root [INFO] test_and_save: セットが上位集合か調べる	セット.issuperset(セット2)	セット.issuperset(セット2)
+2022-08-11 03:59:04,378@ root [INFO] test_and_save: 空のロッソ回帰モデルを用意する	model = sklearn.linear_model.Rosso(alpha=正則化項)	model = sklearn.linear_model.Rosso(alpha=正則化項)
+2022-08-11 03:59:06,178@ root [INFO] test_and_save: データフレームの列の各データ値の出現数を求める	df[col].value_counts()	df[col].value_counts()
+2022-08-11 03:59:08,046@ root [INFO] test_and_save: 文字列中に空白が含まれる	any(c.isspace() for c in 文字列)	any(c.isspace() for c in 文字列)
+2022-08-11 03:59:09,722@ root [INFO] test_and_save: データフレームのあるカラムは何年か見る	df['列A'].dt.year	df['列A'].dt.year
+2022-08-11 03:59:12,055@ root [INFO] test_and_save: 散布図をパパイヤウィップ色を使って描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='papayawhip')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='papayawhip')
+2022-08-11 03:59:13,760@ root [INFO] test_and_save: option: コロンをセパレータで用いる	sep = ':'	sep = ':'
+2022-08-11 03:59:15,387@ root [INFO] test_and_save: option: ピーチパフにグラフの色を指定する	color = 'peachpuff'	color = 'peachpuff'
+2022-08-11 03:59:16,934@ root [INFO] test_and_save: サーモン色の縦棒グラフを描画する	plt.bar(データ列x, データ列y, color='salmon')	plt.bar(データ列x, データ列y, color='salmon')
+2022-08-11 03:59:18,893@ root [INFO] test_and_save: 変数名はモジュールか調べる	inspect.ismodule(識別子)	inspect.ismodule(識別子)
+2022-08-11 03:59:20,729@ root [INFO] test_and_save: 指定したカラムの文字列を未入力値に変換する	df['列A'].replace(値, np.nan)	df['列A'].replace(値, np.nan)
+2022-08-11 03:59:22,430@ root [INFO] test_and_save: option: フォントの色をシーグリーンにセットする	color ='seagreen'	color = 'seagreen'
+2022-08-11 03:59:24,187@ root [INFO] test_and_save: 黒いバツマーカーで散布図を描く	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c='k')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='x', c='k')
+2022-08-11 03:59:26,156@ root [INFO] test_and_save: データフレームの選択した列の値をValueMapで一度に置換する	df[['列A', '列B']].replace(ValueMap)	df[['列A', '列B']].replace(ValueMap)
+2022-08-11 03:59:27,476@ root [INFO] test_and_save: 二つのカウンタのいずれかに含まれる要素を計算する	aCounter & aCounter2	aCounter | aCounter2
+2022-08-11 03:59:29,739@ root [INFO] test_and_save: 星印としてデータ列の折れ線グラフを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='*')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='*')
+2022-08-11 03:59:31,348@ root [INFO] test_and_save: エポック秒を日付時刻にする	datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)	datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)
+2022-08-11 03:59:33,213@ root [INFO] test_and_save: 青色を用いて散布図を描画する	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='blue')	plt.scatter(データ列x, データ列y, color='blue')
+2022-08-11 03:59:35,169@ root [INFO] test_and_save: リストと配列の散布図に赤い丸マーカーを描画する	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', c='r')	plt.plot(データ列x, データ列y, marker='o', c='r')
+2022-08-11 03:59:36,784@ root [INFO] test_and_save: ダークターコイズ色として横棒グラフを描画する	plt.barh(データ列x, データ列y, color='darkturquoise')	plt.barh(データ列x, データ列y, color='darkturquoise')
+2022-08-11 03:59:38,641@ root [INFO] test_and_save: 行列の最大値	np.max(aArray)	np.max(aArray)
+2022-08-11 03:59:40,705@ root [INFO] test_and_save: ファイルパスを文字コードtextとして書き込み用にオープンする]	open(filepath, mode='w', encoding=text)	open(filepath, mode='w', encoding=text)
+2022-08-11 03:59:42,483@ root [INFO] test_and_save: option: グラフの色をロージーブラウンにセットする	color = 'rosybrown'	color = 'rosybrown'

pytorch_model.bin

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