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baseline.sh
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baseline.sh
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# We present instructions example of running baselines, you can adjust by yourself.
# CIFAR10
# DLG
python rec_mult.py --optim zhu --save_image --cost_fn l2 --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 500 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 1 --lr 1e-1
python rec_mult.py --optim zhu --save_image --cost_fn l2 --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 500 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 4 --lr 1e-1
python rec_mult.py --optim zhu --save_image --cost_fn l2 --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 500 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 8 --lr 1e-1
# IG
python rec_mult.py --signed --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 10000 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 1 --lr 1e-1 --tv 1e-6
python rec_mult.py --signed --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 10000 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 4 --lr 1e-1 --tv 1e-6
python rec_mult.py --signed --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 10000 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 8 --lr 1e-1 --tv 1e-6
# GIAS
python rec_mult.py --optim gias --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 3000 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 1 --gias --lr 1e-1 --tv 1e-6 --generative_model DCGAN --gen_dataset CIFAR10 --gias_lr 1e-4 --gias_iterations 3000
python rec_mult.py --optim gias --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 3000 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 4 --gias --lr 1e-1 --tv 1e-6 --generative_model DCGAN --gen_dataset CIFAR10 --gias_lr 1e-4 --gias_iterations 3000
python rec_mult.py --optim gias --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 3000 --model ResNet18 --dataset CIFAR10 --data_path /home/ubuntu/data/CIFAR10 --num_images 8 --gias --lr 1e-1 --tv 1e-6 --generative_model DCGAN --gen_dataset CIFAR10 --gias_lr 1e-4 --gias_iterations 3000
# ImageNet
# DLG
# DLG
python rec_mult.py --optim zhu --save_image --cost_fn l2 --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 1000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet --num_images 1 --lr 1e-1
python rec_mult.py --optim zhu --save_image --cost_fn l2 --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 1000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet --num_images 4 --lr 1e-1
python rec_mult.py --optim zhu --save_image --cost_fn l2 --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 1000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet --num_images 8 --lr 1e-1
# IG
python rec_mult.py --signed --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 48000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet --num_images 1 --lr 1e-1 --tv 1e-4
python rec_mult.py --signed --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 48000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet --num_images 4 --lr 1e-1 --tv 1e-4
python rec_mult.py --signed --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 48000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet --num_images 8 --lr 1e-1 --tv 1e-4
# GIAS
python rec_mult.py --optim gias --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 3000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet/ --num_images 1 --gias --lr 1e-1 --tv 1e-4 --generative_model stylegan2-ada --gen_dataset I64 --gias_lr 1e-4 --gias_iterations 3000
python rec_mult.py --optim gias --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 3000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet/ --num_images 4 --gias --lr 1e-1 --tv 1e-4 --generative_model stylegan2-ada --gen_dataset I64 --gias_lr 1e-4 --gias_iterations 3000
python rec_mult.py --optim gias --save_image --cost_fn sim --indices def --weights equal --init randn --max_iterations 3000 --model ResNet18 --dataset I64 --data_path /home/ubuntu/data/ImageNet/ --num_images 8 --gias --lr 1e-1 --tv 1e-4 --generative_model stylegan2-ada --gen_dataset I64 --gias_lr 1e-4 --gias_iterations 3000