config.py

import sys
import argparse

def parse_args():
    if 'ipykernel_launcher' in sys.argv[0]:
        # Default values when running in Jupyter notebook
        args = argparse.Namespace(
            pca_dim=50,
            hidden_dim=512,
            latent_dim=64,
            dropout_rate=0.2,
            n_epochs=200,
            batch_size=16,
            learning_rate=0.001,
            optim_kw='RMSprop',
            use_input='norm',
            harmonized_gene=True,
            data_pth=None,
            preprocess_save=False,
            lambda_disc_single=1,
            lambda_ae_single=1,
            lambda_disc_spatial=1,
            lambda_ae_spatial=1,
            align_noise_coef=1.5,
            align_anneal=1e10,
            lr_patience_pretrain=2,
            lr_factor_pretrain=0.5,
            lr_limit_pretrain=0.00001,
            patience_limit_final=5,
            lr_patience_final=3,
            lr_factor_final=0.5,
            lr_limit_final=0.00001,
            patience_limit_pretrain=4,
            EPS=1e-10,
            DIS_LAMDA=2,
            TRAIN_WITHOUT_EVAL=3,
            USE_REFERENCE_PCT=0.25,
            verbose=False
        )
    else:
        # Argument parsing when running from the command line
        parser = argparse.ArgumentParser(description="FuseMap")
        parser.add_argument("--pca_dim", type=int, default=50)
        parser.add_argument("--hidden_dim", type=int, default=512)
        parser.add_argument("--latent_dim", type=int, default=64)
        parser.add_argument("--dropout_rate", type=float, default=0.2)
        parser.add_argument("--n_epochs", type=int, default=200)
        parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=16)
        parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=0.001)
        parser.add_argument("--optim_kw", type=str, default='RMSprop')
        parser.add_argument("--use_input", type=str, default='norm')
        parser.add_argument("--harmonized_gene", type=bool, default=True)
        parser.add_argument("--data_pth", type=str, default=None)
        parser.add_argument("--preprocess_save", type=bool, default=False)
        parser.add_argument("--lambda_disc_single", type=int, default=1)
        parser.add_argument("--lambda_ae_single", type=int, default=1)
        parser.add_argument("--lambda_disc_spatial", type=int, default=1)
        parser.add_argument("--lambda_ae_spatial", type=int, default=1)
        parser.add_argument("--align_noise_coef", type=float, default=1.5)
        parser.add_argument("--align_anneal", type=float, default=1e10)
        parser.add_argument("--lr_patience_pretrain", type=int, default=2)
        parser.add_argument("--lr_factor_pretrain", type=float, default=0.5)
        parser.add_argument("--lr_limit_pretrain", type=float, default=0.00001)
        parser.add_argument("--patience_limit_final", type=int, default=5)
        parser.add_argument("--lr_patience_final", type=int, default=3)
        parser.add_argument("--lr_factor_final", type=float, default=0.5)
        parser.add_argument("--lr_limit_final", type=float, default=0.00001)
        parser.add_argument("--patience_limit_pretrain", type=int, default=4)
        parser.add_argument("--EPS", type=float, default=1e-10)
        parser.add_argument("--DIS_LAMDA", type=int, default=2)
        parser.add_argument("--TRAIN_WITHOUT_EVAL", type=int, default=3)
        parser.add_argument("--USE_REFERENCE_PCT", type=float, default=0.25)
        parser.add_argument("--verbose", type=bool, default=False)
        args = parser.parse_args()

    return args