#!/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 UNIV_1 \
    --dataset_mode unaligned_double \
    --no_flip \
    --display_env UNIV \
    --model roma_unsb \
    --lambda_GAN 2.0 \
    --lambda_SB 1.0 \
    --lambda_ctn 1.0 \
    --lambda_inc 1.0 \
    --lr 0.00001 \
    --gpu_id 0 \
    --lambda_D_ViT 1 \
    --nce_idt False \
    --netF mlp_sample \
    --flip_equivariance True \
    --eta_ratio 0.4 \
    --tau 0.01 \
    --num_timesteps 4 \
    --input_nc 3 \
    --n_epochs 400 \
    --n_epochs_decay 200 \

# exp1 num_timesteps=4
# exp2 num_timesteps=5