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refactor dataset creation, split up functions

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René Knaebel
2017-09-08 17:11:13 +02:00
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commit edc75f4f44
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66
Makefile
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@@ -1,37 +1,69 @@
run:
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test1 --epochs 2 --depth small \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_1 --epochs 2 --depth small \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output both
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test2 --epochs 2 --depth small \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_2 --epochs 2 --depth small \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output both
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test3 --epochs 2 --depth medium \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_3 --epochs 2 --depth medium \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output both
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test4 --epochs 2 --depth medium \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_4 --epochs 2 --depth medium \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output both
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test5 --epochs 2 --depth small \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type staggered
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_both_5 --epochs 2 --depth small \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type staggered --model_output both
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_1 --epochs 2 --depth small \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output client
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_2 --epochs 2 --depth small \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output client
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_3 --epochs 2 --depth medium \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type final --model_output client
python3 main.py --mode train --train data/rk_mini.csv.gz --model results/test/test_client_4 --epochs 2 --depth medium \
--filter_embd 32 --kernel_embd 3 --filter_main 16 --kernel_main 3 --dense_main 128 \
--dense_embd 16 --domain_embd 8 --batch 64 --balanced_weights --type inter --model_output client
test:
python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test* --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test/test_both_* --test data/rk_mini.csv.gz --model_output both
python3 main.py --mode test --batch 128 --models results/test/test_client_* --test data/rk_mini.csv.gz --model_output client
fancy:
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test1 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_1 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test2 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_2 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test3 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_3 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test4 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_4 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_both_5 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_1 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_2 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_3 --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode fancy --batch 128 --model results/test/test_client_4 --test data/rk_mini.csv.gz
all-fancy:
python3 main.py --mode all_fancy --batch 128 --models results/test* --test data/rk_mini.csv.gz
python3 main.py --mode all_fancy --batch 128 --models results/test/test* --test data/rk_mini.csv.gz
hyper:
python3 main.py --mode hyperband --batch 64 --train data/rk_data.csv.gz
clean:
rm -r results/test*
rm -r results/test/test*
rm data/rk_mini.csv.gz.h5