-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
cifar10_pretrained.sh
36 lines (32 loc) · 4.22 KB
/
cifar10_pretrained.sh
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
python src/grad_match.py --output_dir $1 --topn 500 --dataset CIFAR10 --model ResNet18 --per_class 1 --with_train 1 --optimizer adam --lr 0.001 --pretrained 1
python src/grad_match.py --output_dir $1 --topn 500 --dataset CIFAR10 --model ResNet18 --per_class 1 --with_train 0 --optimizer adam --lr 0.001 --pretrained 1
python src/grad_match.py --output_dir $1 --topn 500 --dataset CIFAR10 --model ResNet18 --per_class 0 --with_train 1 --optimizer adam --lr 0.001 --pretrained 1
python src/grad_match.py --output_dir $1 --topn 500 --dataset CIFAR10 --model ResNet18 --per_class 0 --with_train 0 --optimizer adam --lr 0.001 --pretrained 1
## N=500
# without train
python src/train.py --output_dir $1 --topn 500 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --class_balanced 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 500 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --per_class 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 500 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1
# with train
python src/train.py --output_dir $1 --topn 500 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1 --class_balanced 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 500 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1 --per_class 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 500 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1
## N=100
# without train
python src/train.py --output_dir $1 --topn 100 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --class_balanced 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 100 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --per_class 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 100 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1
# with train
python src/train.py --output_dir $1 --topn 100 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1 --class_balanced 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 100 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1 --per_class 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 100 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1
## N=10
# without train
python src/train.py --output_dir $1 --topn 10 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --class_balanced 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 10 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --per_class 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 10 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1
# with train
python src/train.py --output_dir $1 --topn 10 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1 --class_balanced 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 10 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1 --per_class 1
python src/train.py --output_dir $1 --topn 10 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 1200 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --pretrained 1 --with_train 1
# python src/train.py --topn 100 --class_balanced 1 --scheduler cosineannealingwarmrestarts --T_max 10 --T_mult 2 --epochs 300 --min_lr 0.001 --model ResNet18 --temp 1 -bs 1000