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multi_our_model.sh
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#lr=0.001
phase='train'
#temperature=3
tag='kernel'
#lm1_list=("0.1" "0.2" "0.3" "0.4" "0.5" "0.6" "0.7" "0.8" "0.9" "1." "1.5" "2." "4." '5.')
#lm1_list=("0.1" "0.2" "0.3" "0.4" "0.5" "0.6" "0.7" "0.8")
#lm1_list=("0.1")
#lm2_list=("0.1" "0.3" "0.5" "0.7" "0.9" "1." "1.5" "2." "5." "10." '4.')
#lm2_list=("0.1" "0.3" "0.5" "0.7")
#lm1_list=('0.1' '0.2')
#lm2_list=('0.1' '0.2')
#for lam1 in ${lm1_list[*]}
#do
# for lam2 in ${lm2_list[*]}
# do
## CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=$lam1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=$lam2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
## CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=$lam1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=$lam2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
## CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.0008 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=$lam1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=$lam2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
## CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.0008 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=$lam1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=$lam2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
## CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=$lam1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=$lam2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64
## CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.0008 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=$lam1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=$lam2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64
# done
#done
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='vismmdj' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0.8 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=3 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=0.95 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=1.2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=1.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=0.9 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=2 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#10#20#30#40" --vsigma="2#5#10#15#20"--lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#10#20#30#40" --vsigma="2#5#8#11#14" --lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.5 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=0.1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.5 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma --vsigma --lambda2=0 --temperature=$temperature --threshold=0.9 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --da='False' --tag='-0.001' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --lambda2=0.01 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --da='False' --tag='-0.001' --lr=0.001--log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --lambda2=0.01 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --da='False' --tag='-0.001' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --lambda2=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --da='False' --tag='-0.0001' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0.0001 --lambda2=0.01 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --da='False' --tag='-0.0001' --lr=0.001--log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0.0001 --lambda2=0.01 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --da='False' --tag='-0.0001' --lr=0.001 --log='dgintra' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0.0001 --lambda2=0.1 &
# response (a)sh
tag='temperature'
# to save as checkpoint
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='orgtwitter' --phase='test' --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgtwitter' --phase='test' --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0.9 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='datwitter' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dapheme' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgpheme' --phase='test' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='orgpheme' --phase='test' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dapheme-0.5-kernel' --phase='train' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dapheme-0.5-kernel-1-2-4-8' --phase='train' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="1#2#4#8" --vsigma="1#2#4#8" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
# calculate domain difference
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python display_diff.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgtwitter' --phase='test' --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0.9 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python display_diff.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='datwitter' --phase='analysis' --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=1 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0.9 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python display_diff.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='orgtwitter' --phase='analysis' --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=0 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python display_diff.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dapheme-0.5' --phase='test' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python display_diff.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dapheme-0.5-kernel' --phase='analysis' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python display_diff.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgpheme' --phase='test' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python display_diff.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dapheme-0.5-kernel' --phase='analysis' --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=0.5 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgtem1' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=1 --temperature=1 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgtem10' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=1 --temperature=10 --threshold=0.5 --ctsize=64
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python drive_ourmodel.py --data='Twitter' --tag=$tag --da='False' --lr=0.001 --log='dgtem5' --phase=$phase --epochs=30 --max_iter=10 --lambda1=0 --tsigma="2#4#8#12" --vsigma="2#4#8#12" --lambda2=1 --temperature=5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.01 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=0.01 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=0.1 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='orgpheme' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='orgpheme' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.001 --tsigma="2#4#8#16" --vsigma="2#4#8#16#" --lambda2=1 --temperature=0.5 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.005 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=0.01 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=10 --threshold=0.5 --ctsize=64
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=5 --temperature=10 --threshold=0.5 --ctsize=64 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.1 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=10 --temperature=10 --threshold=0.5 --ctsize=64
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python drive_ourmodel.py --data='Pheme' --tag=$tag --da='True' --lr=0.001 --log='dgtem0.5' --phase=$phase --epochs=20 --max_iter=10 --lambda1=0.05 --tsigma="2#10#30#40" --vsigma="2#10#30#40" --lambda2=1 --temperature=10 --threshold=0.5 --ctsize=64 &