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1.9 KiB
Bash
Executable File
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Bash
Executable File
#!/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 UNIV_5 \
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--dataset_mode unaligned_double \
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--display_env UNIV \
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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 1 \
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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 5 \
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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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# exp1 num_timesteps=4 (已停)
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# exp2 num_timesteps=5 (已停)
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# exp3 --num_timesteps 5,--lambda_inc 8 ，--gamma_stride 20,--lambda_global 6.0,--lambda_ctn 10, --lr 0.000002 (已停)
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# exp4 --num_timesteps 5,--lambda_inc 8 ，--gamma_stride 20,--lambda_global 6.0,--lambda_ctn 10, --lr 0.000002, ET_XY=self.netE(XtXt_1, self.time, XtXt_1).mean() - torch.logsumexp(self.netE(XtXt_1, self.time_idx, XtXt_2).reshape(-1), dim=0) ,并把GAN,CTN loss考虑到了A1和B1 (已停)
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# exp5 基于 exp4 ，修改了 self.loss_global = self.calculate_similarity(self.mutil_real_A0_tokens, self.mutil_fake_B0_tokens) + self.calculate_similarity(mutil_real_A1_tokens, self.mutil_fake_B1_tokens) ,gpu_id 1 (已停)
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# 上面几个实验效果都不好，实验结果都已经删除了，开的新的train_sbiv 对代码进行了调整，效果变得更好了。 |