-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
Copy pathrun.sh
29 lines (20 loc) · 2.92 KB
/
run.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
# ResNet32 with AugLocal
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 16 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule AugLocal --aux_net_depth 1 --pyramid --pyramid_coeff 0.5
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 16 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule AugLocal --aux_net_depth 3 --pyramid --pyramid_coeff 0.5
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 16 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule AugLocal --aux_net_depth 5 --pyramid --pyramid_coeff 0.5
# ResNet110 with AugLocal
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 55 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule AugLocal --aux_net_depth 1 --pyramid --pyramid_coeff 0.5
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 55 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule AugLocal --aux_net_depth 3 --pyramid --pyramid_coeff 0.5
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 55 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule AugLocal --aux_net_depth 5 --pyramid --pyramid_coeff 0.5
# InfoPro
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 16 --aux_net_feature_dim 128 --ixx_1 5 --ixy_1 0.05 --ixx_2 0.2 --ixy_2 0.5 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule InfoPro
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 55 --aux_net_feature_dim 128 --ixx_1 5 --ixy_1 0 --ixx_2 0.5 --ixy_2 1 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule InfoPro
# DGL
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 16 --aux_net_feature_dim 128 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule DGL
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 55 --aux_net_feature_dim 128 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule DGL
# PredSim
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 16 --aux_net_feature_dim 128 --ixx_1 0.99 --ixy_1 0.01 --ixx_2 0.99 --ixy_2 0.01 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule PredSim
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 55 --aux_net_feature_dim 128 --ixx_1 0.99 --ixy_1 0.01 --ixx_2 0.99 --ixy_2 0.01 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule PredSim
# BP
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --cos_lr --local_module_num 1 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule BP
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --cos_lr --local_module_num 1 --epochs 400 --batch_size 1024 --rule BP