"# chess_model" docker run --name my-redis -p 6379:6379 -d redis pip install -r requirments.txt python main.py Adams.pgn: 5/4/23 Test loss: 0.47839900851249695 Test accuracy: 0.7689734101295471

5/5/23 Test loss: 0.4322868287563324 Test accuracy: 0.8030847311019897

5/28/23 Test loss: 0.4277477264404297 Test accuracy: 0.811082124710083

01/07/24 - large tweeks and set seed Test loss: 0.5457004308700562 Test accuracy: 0.8052128553390503

01/08/24 Test loss: 0.37744206190109253 Test accuracy: 0.8561661839485168

01/10/24 Test loss: 0.4207151234149933 Test accuracy: 0.8471933007240295

01/19/24 - implemented batch processing to save memory Test loss: 0.44103720784187317 Test accuracy: 0.8269000053405762

docker tag chess_model:v1 ethancruz/chess_model docker push ethancruz/chess_model:latest

W Batch size: 50, epochs: 500 Test loss: 0.3644968867301941 Test accuracy: 0.8490626215934753

Batch size: 50, epochs: 100 Test loss: 0.3637749254703522 Test accuracy: 0.8343748450279236

Batch size: 50, epochs: 250 Test loss: 0.36239126324653625 Test accuracy: 0.8449500799179077

Batch size: 50, epochs: 300 Test loss: 0.3614208698272705 Test accuracy: 0.8468728065490723

https://stackoverflow.com/questions/69926198/generatordatasetopdataset-will-not-be-optimized-because-the-dataset-does-not-im

Latest with addeed pgn's: epochs,loss,accuracy 16,1.052001714706421,0.5005179047584534 32,1.0865944623947144,0.3974415957927704

shapes_tuple [(8, 8, 50), (40,)]

07/11/24 (chess-model-env) PS C:\Users\ethan\git\Full_Chess_App> python .\Chess_Model\src\model\main.py docs calcd: 782594, m: 782594, n: 45 docs calcd: 782594, m: 782594, n: 45 Loaded 782594 documents. Loaded 16318 documents. Loaded 16192 documents. Epoch 1/16: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [15:36<00:00, 1.22s/it] Epoch [1/16], Train Loss: 0.9841, Train Accuracy: 50.48%, Val Loss: 0.9263, Val Accuracy: 55.05% Epoch 2/16: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [20:46<00:00, 1.63s/it] Epoch [2/16], Train Loss: 0.9002, Train Accuracy: 56.56%, Val Loss: 0.8568, Val Accuracy: 59.71% Epoch 3/16: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [20:39<00:00, 1.62s/it] Epoch [3/16], Train Loss: 0.8190, Train Accuracy: 61.83%, Val Loss: 0.7889, Val Accuracy: 63.77% Epoch 4/16: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [20:34<00:00, 1.61s/it] Epoch [4/16], Train Loss: 0.7377, Train Accuracy: 66.44%, Val Loss: 0.7245, Val Accuracy: 67.10% Epoch 5/16: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [20:29<00:00, 1.61s/it] Epoch [5/16], Train Loss: 0.6711, Train Accuracy: 69.98%, Val Loss: 0.6682, Val Accuracy: 70.51% Epoch 6/16: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [20:39<00:00, 1.62s/it] Epoch [6/16], Train Loss: 0.6146, Train Accuracy: 72.78%, Val Loss: 0.6295, Val Accuracy: 72.25% Epoch 7/16: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [23:09<00:00, 1.82s/it] Epoch [7/16], Train Loss: 0.5645, Train Accuracy: 75.22%, Val Loss: 0.5932, Val Accuracy: 74.04% Epoch 8/16: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [23:22<00:00, 1.83s/it] Epoch [8/16], Train Loss: 0.5194, Train Accuracy: 77.35%, Val Loss: 0.5609, Val Accuracy: 75.71% Epoch 9/16: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [22:55<00:00, 1.80s/it] Epoch [9/16], Train Loss: 0.4809, Train Accuracy: 79.19%, Val Loss: 0.5245, Val Accuracy: 77.18% Epoch 10/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [22:55<00:00, 1.80s/it] Epoch [10/16], Train Loss: 0.4453, Train Accuracy: 80.81%, Val Loss: 0.4935, Val Accuracy: 79.00% Epoch 11/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [22:19<00:00, 1.75s/it] Epoch [11/16], Train Loss: 0.4167, Train Accuracy: 82.09%, Val Loss: 0.4838, Val Accuracy: 79.43% Epoch 12/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [19:47<00:00, 1.55s/it] Epoch [12/16], Train Loss: 0.3918, Train Accuracy: 83.24%, Val Loss: 0.4835, Val Accuracy: 79.15% Epoch 13/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [19:59<00:00, 1.57s/it] Epoch [13/16], Train Loss: 0.3698, Train Accuracy: 84.24%, Val Loss: 0.4477, Val Accuracy: 81.32% Epoch 14/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [19:43<00:00, 1.55s/it] Epoch [14/16], Train Loss: 0.3499, Train Accuracy: 85.09%, Val Loss: 0.4635, Val Accuracy: 80.78% Epoch 15/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [20:00<00:00, 1.57s/it] Epoch [15/16], Train Loss: 0.3348, Train Accuracy: 85.75%, Val Loss: 0.4484, Val Accuracy: 81.54% Epoch 16/16: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 765/765 [19:55<00:00, 1.56s/it] Epoch [16/16], Train Loss: 0.3175, Train Accuracy: 86.52%, Val Loss: 0.4454, Val Accuracy: 81.70% Test Loss: 0.4273, Test Accuracy: 82.31% Model saved to ./Chess_Model/src/model/chess_model/torch_model.pth