100 lines
1.9 KiB
Bash
100 lines
1.9 KiB
Bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3
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model_name=TimeXer
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python -u run.py \
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--model $model_name \
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--features M \
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--itr 1
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python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
|
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--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/traffic/ \
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--data_path traffic.csv \
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--model_id traffic_96_192 \
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--model $model_name \
|
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--data custom \
|
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--features M \
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--seq_len 96 \
|
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--label_len 48 \
|
|
--pred_len 192 \
|
|
--e_layers 3 \
|
|
--factor 3 \
|
|
--enc_in 862 \
|
|
--dec_in 862 \
|
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--c_out 862 \
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--d_model 512 \
|
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--d_ff 512 \
|
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--des 'Exp' \
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--batch_size 16 \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1
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python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
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--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/traffic/ \
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--data_path traffic.csv \
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--model $model_name \
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--data custom \
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--features M \
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--seq_len 96 \
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--label_len 48 \
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--pred_len 336 \
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--e_layers 2 \
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--factor 3 \
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--enc_in 862 \
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--dec_in 862 \
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--d_ff 512 \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1
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python -u run.py \
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--task_name long_term_forecast \
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--is_training 1 \
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--root_path ./dataset/traffic/ \
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--data_path traffic.csv \
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--model_id traffic_96_720 \
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--model $model_name \
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--data custom \
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--features M \
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--seq_len 96 \
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--label_len 48 \
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--pred_len 720 \
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--e_layers 2 \
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--factor 3 \
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--enc_in 862 \
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--dec_in 862 \
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--c_out 862 \
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--d_model 512 \
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--d_ff 512 \
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--des 'Exp' \
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--batch_size 16 \
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--learning_rate 0.001 \
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--itr 1
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