86 lines
1.6 KiB
Bash
86 lines
1.6 KiB
Bash
#!/bin/bash
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model_name=xPatch_SparseChannel
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# Traffic dataset
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for pred_len in 96 192 336 720
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do
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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_$pred_len'_'$pred_len \
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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 $pred_len \
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--e_layers 2 \
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--d_layers 1 \
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--enc_in 862 \
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--batch_size 256 \
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--learning_rate 0.0005 \
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--use_multi_gpu True \
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--lradj 'sigmoid' \
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--train_epochs 50 \
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--patience 5 \
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--c_out 862 \
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--d_model 128 \
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--d_ff 256 \
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--n_heads 16 \
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--patch_len 16 \
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--stride 8 \
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--k_graph 10 \
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--dropout 0.1 \
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--revin 1 \
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--des 'Exp' \
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--itr 1 \
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--season_encoder 'Transformer' \
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--thr_graph 0.6 \
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--symmetric_graph 1 \
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--degree_rescale 'none' \
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--gate_temperature 0.6667 \
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--tau_attn 1.0 \
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--season_l0_lambda 0.0000
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done
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# ECL dataset
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for pred_len in 96 192 336 720
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do
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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/electricity/ \
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--data_path electricity.csv \
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--model_id ECL_$pred_len'_'$pred_len \
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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 $pred_len \
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--e_layers 2 \
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--d_layers 1 \
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--enc_in 321 \
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--batch_size 512 \
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--learning_rate 0.001 \
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--use_multi_gpu True \
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--lradj 'sigmoid' \
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--train_epochs 50 \
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|
--patience 5 \
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--c_out 321 \
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--d_model 128 \
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--d_ff 256 \
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--n_heads 16 \
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--patch_len 16 \
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--stride 8 \
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--k_graph 8 \
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--dropout 0.1 \
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--revin 1 \
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--des 'Exp' \
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--itr 1
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done
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