README.md

metadata

library_name: transformers
license: other
base_model: nvidia/mit-b0
tags:
  - vision
  - image-segmentation
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: segformer-b0-finetuned-food103
    results: []

segformer-b0-finetuned-food103

This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the EduardoPacheco/FoodSeg103 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 2.8182
• Mean Iou: 0.0484
• Mean Accuracy: 0.1136
• Overall Accuracy: 0.1607
• Accuracy Background: nan
• Accuracy Candy: nan
• Accuracy Egg tart: nan
• Accuracy French fries: 0.0
• Accuracy Chocolate: nan
• Accuracy Biscuit: nan
• Accuracy Popcorn: nan
• Accuracy Pudding: nan
• Accuracy Ice cream: 0.0
• Accuracy Cheese butter: 0.0
• Accuracy Cake: nan
• Accuracy Wine: nan
• Accuracy Milkshake: nan
• Accuracy Coffee: nan
• Accuracy Juice: nan
• Accuracy Milk: nan
• Accuracy Tea: nan
• Accuracy Almond: nan
• Accuracy Red beans: nan
• Accuracy Cashew: nan
• Accuracy Dried cranberries: nan
• Accuracy Soy: nan
• Accuracy Walnut: nan
• Accuracy Peanut: nan
• Accuracy Egg: 0.0
• Accuracy Apple: nan
• Accuracy Date: nan
• Accuracy Apricot: nan
• Accuracy Avocado: nan
• Accuracy Banana: nan
• Accuracy Strawberry: 0.0
• Accuracy Cherry: nan
• Accuracy Blueberry: nan
• Accuracy Raspberry: nan
• Accuracy Mango: nan
• Accuracy Olives: nan
• Accuracy Peach: nan
• Accuracy Lemon: 0.0
• Accuracy Pear: nan
• Accuracy Fig: nan
• Accuracy Pineapple: nan
• Accuracy Grape: nan
• Accuracy Kiwi: 0.0
• Accuracy Melon: nan
• Accuracy Orange: 0.3777
• Accuracy Watermelon: nan
• Accuracy Steak: 0.0886
• Accuracy Pork: 0.0
• Accuracy Chicken duck: nan
• Accuracy Sausage: 0.0
• Accuracy Fried meat: nan
• Accuracy Lamb: nan
• Accuracy Sauce: 0.0
• Accuracy Crab: nan
• Accuracy Fish: 0.0001
• Accuracy Shellfish: nan
• Accuracy Shrimp: nan
• Accuracy Soup: nan
• Accuracy Bread: 0.7076
• Accuracy Corn: 0.0
• Accuracy Hamburg: nan
• Accuracy Pizza: nan
• Accuracy hanamaki baozi: nan
• Accuracy Wonton dumplings: nan
• Accuracy Pasta: nan
• Accuracy Noodles: nan
• Accuracy Rice: nan
• Accuracy Pie: 0.0
• Accuracy Tofu: nan
• Accuracy Eggplant: nan
• Accuracy Potato: 0.0
• Accuracy Garlic: nan
• Accuracy Cauliflower: 0.0104
• Accuracy Tomato: 0.1124
• Accuracy Kelp: nan
• Accuracy Seaweed: nan
• Accuracy Spring onion: nan
• Accuracy Rape: nan
• Accuracy Ginger: nan
• Accuracy Okra: nan
• Accuracy Lettuce: 0.0
• Accuracy Pumpkin: nan
• Accuracy Cucumber: 0.0
• Accuracy White radish: nan
• Accuracy Carrot: 0.9045
• Accuracy Asparagus: nan
• Accuracy Bamboo shoots: nan
• Accuracy Broccoli: 0.7449
• Accuracy Celery stick: nan
• Accuracy Cilantro mint: 0.0
• Accuracy Snow peas: nan
• Accuracy cabbage: nan
• Accuracy Bean sprouts: nan
• Accuracy Onion: nan
• Accuracy Pepper: nan
• Accuracy Green beans: 0.0
• Accuracy French beans: 0.0063
• Accuracy King oyster mushroom: nan
• Accuracy Shiitake: nan
• Accuracy Enoki mushroom: nan
• Accuracy Oyster mushroom: nan
• Accuracy White button mushroom: nan
• Accuracy Salad: nan
• Accuracy Other ingredients: nan
• Iou Background: 0.0
• Iou Candy: nan
• Iou Egg tart: nan
• Iou French fries: 0.0
• Iou Chocolate: nan
• Iou Biscuit: 0.0
• Iou Popcorn: nan
• Iou Pudding: nan
• Iou Ice cream: 0.0
• Iou Cheese butter: 0.0
• Iou Cake: nan
• Iou Wine: nan
• Iou Milkshake: nan
• Iou Coffee: nan
• Iou Juice: nan
• Iou Milk: 0.0
• Iou Tea: nan
• Iou Almond: nan
• Iou Red beans: nan
• Iou Cashew: nan
• Iou Dried cranberries: nan
• Iou Soy: nan
• Iou Walnut: nan
• Iou Peanut: nan
• Iou Egg: 0.0
• Iou Apple: nan
• Iou Date: nan
• Iou Apricot: nan
• Iou Avocado: nan
• Iou Banana: nan
• Iou Strawberry: 0.0
• Iou Cherry: nan
• Iou Blueberry: nan
• Iou Raspberry: nan
• Iou Mango: nan
• Iou Olives: nan
• Iou Peach: nan
• Iou Lemon: 0.0
• Iou Pear: nan
• Iou Fig: nan
• Iou Pineapple: nan
• Iou Grape: nan
• Iou Kiwi: 0.0
• Iou Melon: nan
• Iou Orange: 0.3363
• Iou Watermelon: nan
• Iou Steak: 0.0747
• Iou Pork: 0.0
• Iou Chicken duck: 0.0
• Iou Sausage: 0.0
• Iou Fried meat: nan
• Iou Lamb: nan
• Iou Sauce: 0.0
• Iou Crab: nan
• Iou Fish: 0.0001
• Iou Shellfish: 0.0
• Iou Shrimp: nan
• Iou Soup: 0.0
• Iou Bread: 0.1537
• Iou Corn: 0.0
• Iou Hamburg: nan
• Iou Pizza: nan
• Iou hanamaki baozi: nan
• Iou Wonton dumplings: nan
• Iou Pasta: nan
• Iou Noodles: nan
• Iou Rice: 0.0
• Iou Pie: 0.0
• Iou Tofu: nan
• Iou Eggplant: nan
• Iou Potato: 0.0
• Iou Garlic: nan
• Iou Cauliflower: 0.0102
• Iou Tomato: 0.0884
• Iou Kelp: nan
• Iou Seaweed: nan
• Iou Spring onion: nan
• Iou Rape: nan
• Iou Ginger: nan
• Iou Okra: nan
• Iou Lettuce: 0.0
• Iou Pumpkin: nan
• Iou Cucumber: 0.0
• Iou White radish: nan
• Iou Carrot: 0.7063
• Iou Asparagus: 0.0
• Iou Bamboo shoots: nan
• Iou Broccoli: 0.3691
• Iou Celery stick: nan
• Iou Cilantro mint: 0.0
• Iou Snow peas: nan
• Iou cabbage: nan
• Iou Bean sprouts: nan
• Iou Onion: 0.0
• Iou Pepper: nan
• Iou Green beans: 0.0
• Iou French beans: 0.0022
• Iou King oyster mushroom: nan
• Iou Shiitake: nan
• Iou Enoki mushroom: nan
• Iou Oyster mushroom: nan
• Iou White button mushroom: 0.0
• Iou Salad: nan
• Iou Other ingredients: nan

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 6e-05
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 4
• seed: 42
• optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 15

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Mean Iou	Mean Accuracy	Overall Accuracy	Accuracy Background	Accuracy Candy	Accuracy Egg tart	Accuracy French fries	Accuracy Chocolate	Accuracy Biscuit	Accuracy Popcorn	Accuracy Pudding	Accuracy Ice cream	Accuracy Cheese butter	Accuracy Cake	Accuracy Wine	Accuracy Milkshake	Accuracy Coffee	Accuracy Juice	Accuracy Milk	Accuracy Tea	Accuracy Almond	Accuracy Red beans	Accuracy Cashew	Accuracy Dried cranberries	Accuracy Soy	Accuracy Walnut	Accuracy Peanut	Accuracy Egg	Accuracy Apple	Accuracy Date	Accuracy Apricot	Accuracy Avocado	Accuracy Banana	Accuracy Strawberry	Accuracy Cherry	Accuracy Blueberry	Accuracy Raspberry	Accuracy Mango	Accuracy Olives	Accuracy Peach	Accuracy Lemon	Accuracy Pear	Accuracy Fig	Accuracy Pineapple	Accuracy Grape	Accuracy Kiwi	Accuracy Melon	Accuracy Orange	Accuracy Watermelon	Accuracy Steak	Accuracy Pork	Accuracy Chicken duck	Accuracy Sausage	Accuracy Fried meat	Accuracy Lamb	Accuracy Sauce	Accuracy Crab	Accuracy Fish	Accuracy Shellfish	Accuracy Shrimp	Accuracy Soup	Accuracy Bread	Accuracy Corn	Accuracy Hamburg	Accuracy Pizza	Accuracy hanamaki baozi	Accuracy Wonton dumplings	Accuracy Pasta	Accuracy Noodles	Accuracy Rice	Accuracy Pie	Accuracy Tofu	Accuracy Eggplant	Accuracy Potato	Accuracy Garlic	Accuracy Cauliflower	Accuracy Tomato	Accuracy Kelp	Accuracy Seaweed	Accuracy Spring onion	Accuracy Rape	Accuracy Ginger	Accuracy Okra	Accuracy Lettuce	Accuracy Pumpkin	Accuracy Cucumber	Accuracy White radish	Accuracy Carrot	Accuracy Asparagus	Accuracy Bamboo shoots	Accuracy Broccoli	Accuracy Celery stick	Accuracy Cilantro mint	Accuracy Snow peas	Accuracy cabbage	Accuracy Bean sprouts	Accuracy Onion	Accuracy Pepper	Accuracy Green beans	Accuracy French beans	Accuracy King oyster mushroom	Accuracy Shiitake	Accuracy Enoki mushroom	Accuracy Oyster mushroom	Accuracy White button mushroom	Accuracy Salad	Accuracy Other ingredients	Iou Background	Iou Candy	Iou Egg tart	Iou French fries	Iou Chocolate	Iou Biscuit	Iou Popcorn	Iou Pudding	Iou Ice cream	Iou Cheese butter	Iou Cake	Iou Wine	Iou Milkshake	Iou Coffee	Iou Juice	Iou Milk	Iou Tea	Iou Almond	Iou Red beans	Iou Cashew	Iou Dried cranberries	Iou Soy	Iou Walnut	Iou Peanut	Iou Egg	Iou Apple	Iou Date	Iou Apricot	Iou Avocado	Iou Banana	Iou Strawberry	Iou Cherry	Iou Blueberry	Iou Raspberry	Iou Mango	Iou Olives	Iou Peach	Iou Lemon	Iou Pear	Iou Fig	Iou Pineapple	Iou Grape	Iou Kiwi	Iou Melon	Iou Orange	Iou Watermelon	Iou Steak	Iou Pork	Iou Chicken duck	Iou Sausage	Iou Fried meat	Iou Lamb	Iou Sauce	Iou Crab	Iou Fish	Iou Shellfish	Iou Shrimp	Iou Soup	Iou Bread	Iou Corn	Iou Hamburg	Iou Pizza	Iou hanamaki baozi	Iou Wonton dumplings	Iou Pasta	Iou Noodles	Iou Rice	Iou Pie	Iou Tofu	Iou Eggplant	Iou Potato	Iou Garlic	Iou Cauliflower	Iou Tomato	Iou Kelp	Iou Seaweed	Iou Spring onion	Iou Rape	Iou Ginger	Iou Okra	Iou Lettuce	Iou Pumpkin	Iou Cucumber	Iou White radish	Iou Carrot	Iou Asparagus	Iou Bamboo shoots	Iou Broccoli	Iou Celery stick	Iou Cilantro mint	Iou Snow peas	Iou cabbage	Iou Bean sprouts	Iou Onion	Iou Pepper	Iou Green beans	Iou French beans	Iou King oyster mushroom	Iou Shiitake	Iou Enoki mushroom	Iou Oyster mushroom	Iou White button mushroom	Iou Salad	Iou Other ingredients
3.1347	2.0	20	3.2931	0.0262	0.0884	0.1399	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0123	nan	0.0561	0.0000	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0009	nan	nan	nan	0.4793	0.0025	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0173	0.3973	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.5628	nan	nan	0.7267	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0430	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0112	nan	0.0402	0.0000	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0009	0.0	nan	0.0	0.1192	0.0013	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0140	0.1261	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	nan	0.4396	0.0	nan	0.3936	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	0.0061	0.0	nan	nan	nan	0.0	nan	nan
3.0079	4.0	40	3.1267	0.0367	0.0901	0.1364	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0956	nan	0.0408	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	nan	0.5201	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0009	0.1276	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.7890	nan	nan	0.7245	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0434	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0738	nan	0.0379	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	0.0	nan	0.0	0.1178	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0009	0.0771	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.6661	0.0	nan	0.4092	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	0.0113	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
2.6781	6.0	60	3.0853	0.0367	0.0836	0.1324	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0293	nan	0.0643	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	nan	0.4168	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0000	nan	0.0034	0.0966	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.8214	nan	nan	0.7399	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0014	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0279	nan	0.0567	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	0.0	nan	0.0	0.1432	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	0.0000	nan	0.0034	0.0710	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.6725	0.0	nan	0.3813	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	0.0005	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
2.5298	8.0	80	2.9667	0.0423	0.1094	0.1599	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.3381	nan	0.0880	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	nan	0.5587	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0079	0.2008	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.9119	nan	nan	0.7390	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0009	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.2584	nan	0.0656	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	0.0	nan	0.0	0.1496	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0078	0.1402	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.5837	0.0	nan	0.3604	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	0.0	0.0	0.0003	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan
2.5369	10.0	100	2.8349	0.0434	0.1093	0.1617	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.2820	nan	0.0947	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0000	nan	nan	nan	0.6361	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0042	0.1937	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.8936	nan	nan	0.7320	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0066	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.2463	nan	0.0742	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0000	0.0	nan	0.0	0.1279	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0041	0.1277	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.6606	0.0	nan	0.3619	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	0.0022	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan
2.5523	12.0	120	2.8596	0.0504	0.1191	0.1739	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.3409	nan	0.0986	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0001	nan	nan	nan	0.7710	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0080	0.2343	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.8977	nan	nan	0.7444	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0004	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.3014	nan	0.0819	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0001	0.0	nan	0.0	0.1507	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0079	0.1662	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.6904	0.0	nan	0.3666	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	0.0001	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
2.3271	14.0	140	2.8182	0.0484	0.1136	0.1607	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.3777	nan	0.0886	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0001	nan	nan	nan	0.7076	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0104	0.1124	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.9045	nan	nan	0.7449	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0063	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.3363	nan	0.0747	0.0	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0001	0.0	nan	0.0	0.1537	0.0	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	0.0	nan	nan	0.0	nan	0.0102	0.0884	nan	nan	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	nan	0.7063	0.0	nan	0.3691	nan	0.0	nan	nan	nan	0.0	nan	0.0	0.0022	nan	nan	nan	nan	0.0	nan	nan

Framework versions

• Transformers 4.46.3
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.1.0
• Tokenizers 0.20.3