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scripts/anomaly_detection/SWAT/Autoformer.sh

@@ -0,0 +1,21 @@
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model Autoformer \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 128 \
+  --d_ff 128 \
+  --e_layers 3 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3

scripts/anomaly_detection/SWAT/TimesNet.sh

@@ -0,0 +1,161 @@
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 8 \
+  --d_ff 8 \
+  --e_layers 3 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 16 \
+  --d_ff 16 \
+  --e_layers 3 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 32 \
+  --d_ff 32 \
+  --e_layers 3 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 64 \
+  --d_ff 64 \
+  --e_layers 3 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 8 \
+  --d_ff 8 \
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+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 16 \
+  --d_ff 16 \
+  --e_layers 2 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 32 \
+  --d_ff 32 \
+  --e_layers 2 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model TimesNet \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 64 \
+  --d_ff 64 \
+  --e_layers 2 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3

scripts/anomaly_detection/SWAT/Transformer.sh

@@ -0,0 +1,21 @@
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
+
+python -u run.py \
+  --task_name anomaly_detection \
+  --is_training 1 \
+  --root_path ./dataset/SWaT \
+  --model_id SWAT \
+  --model Transformer \
+  --data SWAT \
+  --features M \
+  --seq_len 100 \
+  --pred_len 0 \
+  --d_model 128 \
+  --d_ff 128 \
+  --e_layers 3 \
+  --enc_in 51 \
+  --c_out 51 \
+  --top_k 3 \
+  --anomaly_ratio 1 \
+  --batch_size 128 \
+  --train_epochs 3