ma_cisco_malware/Makefile

run:
	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_1 --epochs 2 --depth small \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output both

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_2 --epochs 2 --depth small \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output both

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_3 --epochs 2 --depth medium \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output both

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_4 --epochs 2 --depth medium \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output both

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_5 --epochs 2 --depth small \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type staggered --model_output both

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_1 --epochs 2 --depth small \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output client

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_2 --epochs 2 --depth small \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output client

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_3 --epochs 2 --depth medium \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output client

	python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_4 --epochs 2 --depth medium \
	                --filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
	                --dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output client

test:
	python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test/test_both_* --test data/rk_mini.csv.gz --model_output both
	python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test/test_client_* --test data/rk_mini.csv.gz --model_output client

fancy:
	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_1 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_2 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_3 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_4 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_5 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_1 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_2 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_3 --test data/rk_mini.csv.gz

	python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_4 --test data/rk_mini.csv.gz

all-fancy:
	python3 main.py --mode all_fancy --batch 128 --models results/test/test* --test data/rk_mini.csv.gz

hyper:
	python3 main.py --mode hyperband --batch 64 --train data/rk_data.csv.gz

clean:
	rm -r results/test/test*
	rm data/rk_mini.csv.gz.h5