33 lines
1.4 KiB
Bash
33 lines
1.4 KiB
Bash
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#!/bin/sh
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# Train for video mode
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#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataroot /path --name ROMA_name --dataset_mode unaligned_double --no_flip --local_nums 64 --display_env ROMA_env --model roma --side_length 7 --lambda_spatial 5.0 --lambda_global 5.0 --lambda_motion 1.0 --atten_layers 1,3,5 --lr 0.00001
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# Train for image mode
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#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataroot /path --name ROMA_name --dataset_mode unaligned --local_nums 64 --display_env ROMA_env --model roma --side_length 7 --lambda_spatial 5.0 --lambda_global 5.0 --atten_layers 1,3,5 --lr 0.00001
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python train.py \
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--dataroot /home/openxs/kunyu/datasets/InfraredCity-Lite/Double/Moitor \
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--name SBIV_4 \
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--dataset_mode unaligned_double \
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--display_env SBIV \
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--model roma_unsb \
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--lambda_SB 1.0 \
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--lambda_ctn 10 \
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--lambda_inc 1.0 \
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--lambda_global 6.0 \
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--gamma_stride 20 \
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--lr 0.000002 \
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--gpu_id 2 \
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--nce_idt False \
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--netF mlp_sample \
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--eta_ratio 0.4 \
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--tau 0.01 \
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--num_timesteps 3 \
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--input_nc 3 \
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--n_epochs 400 \
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--n_epochs_decay 200 \
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# exp6 num_timesteps=4 ，gpu_id 0（基于 exp5 ,exp1 已停） (已停)
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# exp7 num_timesteps=3 ，gpu_id 0 基于 exp6 (将停)
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# # exp8 num_timesteps=4 ，gpu_id 1 ,修改了训练判别器的loss，以及ctnloss（基于，exp6）
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# # exp9 num_timesteps=3 ，gpu_id 2 ,（基于 exp8）
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