54 lines
2.1 KiB
Bash
54 lines
2.1 KiB
Bash
#!/usr/bin/env bash
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RESDIR=$1
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mkdir -p /tmp/rk/${RESDIR}
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DATADIR=$2
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EPOCHS=10
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for output in client both
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do
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for depth in small
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do
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for mtype in inter final
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do
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python main.py --mode train \
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--train ${DATADIR}/currentData.csv \
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--model ${RESDIR}/${output}_${depth}_${mtype} \
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--epochs $EPOCHS \
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--embd 128 \
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--filter_embd 256 --kernel_embd 8 --dense_embd 128 \
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--domain_embd 32 \
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--filter_main 32 --kernel_main 8 --dense_main 1024 \
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--batch 256 \
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--balanced_weights \
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--model_output ${output} \
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--type ${mtype} \
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--depth ${depth}
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done
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done
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done
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for depth in small
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do
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python main.py --mode train \
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--train ${DATADIR}/currentData.csv \
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--model ${RESDIR}/both_${depth}_staggered \
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--epochs $EPOCHS \
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--embd 128 \
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--filter_embd 256 --kernel_embd 8 --dense_embd 128 \
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--domain_embd 32 \
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--filter_main 32 --kernel_main 8 --dense_main 1024 \
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--batch 256 \
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--balanced_weights \
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--model_output both \
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--type staggered \
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--depth ${depth}
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done
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# python main.py --mode train --epochs 100 --embd 64 --filter_embd 128 --kernel_embd 5 --dense_embd 128 --domain_embd 32 --filter_main 32 --kernel_main 5 --dense_main 512 --batch 256 --balanced_weights --model_output ${output} --type ${mtype} --depth ${depth} --train ${DATADIR}/currentData.csv --model ${RESDIR}/${output}_${depth}_${mtype}
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# python main.py --mode train --epochs 100 --embd 64 --filter_embd 128 --kernel_embd 5 --dense_embd 128 --domain_embd 32 --filter_main 32 --kernel_main 5 --dense_main 512 --batch 256 --balanced_weights --model_output client --type final --depth small --train /tmp/rk/data/currentData.csv --model /tmp/rk/results/paul3/client_final
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