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5.3 KiB
Python
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Python
import argparse
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import os
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument("--mode", action="store", dest="mode",
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default="")
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# parser.add_argument("--train", action="store", dest="train_data",
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# default="data/full_dataset.csv.tar.gz")
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parser.add_argument("--data", action="store", dest="data",
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default="data/full_dataset.csv.tar.gz")
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# parser.add_argument("--test", action="store", dest="test_data",
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# default="data/full_future_dataset.csv.tar.gz")
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parser.add_argument("--hyper_result", action="store", dest="hyperband_results",
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default="")
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parser.add_argument("--model", action="store", dest="model_path",
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default="results/model_x")
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parser.add_argument("--model_src", action="store", dest="model_source",
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default="results/model_x")
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parser.add_argument("--model_dest", action="store", dest="model_destination",
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default="results/model_x")
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parser.add_argument("--models", action="store", dest="model_paths", nargs="+",
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default=[])
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parser.add_argument("--type", action="store", dest="model_type",
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default="final") # inter, final, staggered
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parser.add_argument("--depth", action="store", dest="model_depth",
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default="flat1") # small, medium
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parser.add_argument("--model_output", action="store", dest="model_output",
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default="both")
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parser.add_argument("--batch", action="store", dest="batch_size",
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default=64, type=int)
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parser.add_argument("--epochs", action="store", dest="epochs",
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default=10, type=int)
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parser.add_argument("--init_epoch", action="store", dest="initial_epoch",
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default=0, type=int)
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# parser.add_argument("--samples", action="store", dest="samples",
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# default=100000, type=int)
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#
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# parser.add_argument("--samples_val", action="store", dest="samples_val",
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# default=10000, type=int)
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#
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parser.add_argument("--embd", action="store", dest="embedding",
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default=128, type=int)
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parser.add_argument("--filter_embd", action="store", dest="filter_embedding",
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default=128, type=int)
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parser.add_argument("--dense_embd", action="store", dest="dense_embedding",
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|
default=128, type=int)
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parser.add_argument("--kernel_embd", action="store", dest="kernel_embedding",
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default=3, type=int)
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parser.add_argument("--filter_main", action="store", dest="filter_main",
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|
default=128, type=int)
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parser.add_argument("--dense_main", action="store", dest="dense_main",
|
|
default=128, type=int)
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parser.add_argument("--kernel_main", action="store", dest="kernel_main",
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|
default=3, type=int)
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parser.add_argument("--window", action="store", dest="window",
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default=10, type=int)
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parser.add_argument("--domain_length", action="store", dest="domain_length",
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default=40, type=int)
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parser.add_argument("--domain_embd", action="store", dest="domain_embedding",
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default=512, type=int)
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parser.add_argument("--out-prefix", action="store", dest="output_prefix",
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default="", type=str)
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# parser.add_argument("--queue", action="store", dest="queue_size",
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# default=50, type=int)
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#
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# parser.add_argument("--p", action="store", dest="p_train",
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# default=0.5, type=float)
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#
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# parser.add_argument("--p_val", action="store", dest="p_val",
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|
# default=0.01, type=float)
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|
#
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|
# parser.add_argument("--gpu", action="store", dest="gpu",
|
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# default=0, type=int)
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#
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# parser.add_argument("--tmp", action="store_true", dest="tmp")
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#
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parser.add_argument("--stop_early", action="store_true", dest="stop_early")
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parser.add_argument("--balanced_weights", action="store_true", dest="class_weights")
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|
parser.add_argument("--sample_weights", action="store_true", dest="sample_weights")
|
|
parser.add_argument("--gpu", action="store_true", dest="gpu")
|
|
parser.add_argument("--new_model", action="store_true", dest="new_model")
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def get_model_args(args):
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return [{
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"model_path": model_path,
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"model_name": os.path.split(os.path.normpath(model_path))[1],
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|
"embedding_model": os.path.join(model_path, "embd.h5"),
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|
"clf_model": os.path.join(model_path, "clf.h5"),
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|
"train_log": os.path.join(model_path, "train.log.csv"),
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# "train_h5data": args.train_data,
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|
# "test_h5data": args.test_data,
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|
"future_prediction": os.path.join(model_path, f"{os.path.basename(args.data)}_pred")
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} for model_path in args.model_paths]
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def parse():
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args = parser.parse_args()
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args.result_path = os.path.split(os.path.normpath(args.output_prefix))[1]
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|
args.model_name = os.path.split(os.path.normpath(args.model_path))[1]
|
|
args.embedding_model = os.path.join(args.model_path, "embd.h5")
|
|
args.clf_model = os.path.join(args.model_path, "clf.h5")
|
|
args.train_log = os.path.join(args.model_path, "train.log.csv")
|
|
# args.train_h5data = args.train_data
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|
# args.test_h5data = args.test_data
|
|
args.future_prediction = os.path.join(args.model_path, f"{os.path.basename(args.data)}_pred")
|
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return args
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