#!/bin/sh
# Train for video mode
#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

# Train for image mode
#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

python train.py \
    --dataroot /home/openxs/kunyu/datasets/InfraredCity-Lite/Double/Moitor \
    --name SBIV_1 \
    --dataset_mode unaligned_double \
    --display_env SBIV2 \
    --model roma_unsb \
    --lambda_ctn 10 \
    --lambda_inc 1.0 \
    --lambda_global 8.0 \
    --lambda_spatial 8.0 \
    --gamma_stride 20 \
    --lr 0.000001 \
    --gpu_id 0 \
    --eta_ratio 0.3 \
    --tau 0.01 \
    --num_timesteps 3 \
    --input_nc 3 \
    --n_epochs 400 \
    --n_epochs_decay 200 \

# exp6 num_timesteps=4 ，gpu_id 0（基于 exp5 ,exp1 已停） (已停)
# exp7 num_timesteps=3 ，gpu_id 0 基于 exp6 (已停)
# # exp8 num_timesteps=4 ，gpu_id 1 ,修改了训练判别器的loss，以及ctnloss（基于，exp6）
# # exp9 num_timesteps=3 ，gpu_id 2 ,（基于 exp8）
# # # exp10 num_timesteps=4 ，gpu_id 0 , --name SBIV_1 ,让判别器看到了每一个时间步的输出，修改了训练判别器的loss，以及ctnloss（基于，exp9）