forked from iffsid/mmvae
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
Copy pathrun.sh
137 lines (85 loc) · 9.95 KB
/
run.sh
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
#!/bin/bash
########################################################################################################################
############################################### CIRCLES- SQUARES #######################################################
########################################################################################################################
# JMVAE original formulation
#python3 src/bivae/main.py --experiment jmvae --model jnf_circles_squares --obj jmvae_nf --latent-dim 2 --beta-kl 0.1 --decrease-beta-kl 1.1 --warmup 15 --fix-decoders False --fix-jencoder False --no-nf --epochs 30 --data-path ../data/circles_squares/ --no-recon True --eval-mode --use-pretrain '../experiments/jmvae/2022-06-28/2022-06-28T13:36:56.9830721rhs9oz0/'
# TELBO original formulation
#python3 src/bivae/main.py --experiment jmvae --model jnf_circles_squares --obj telbo_nf --latent-dim 2 --warmup 15 --epochs 30 --data-path ../data/circles_squares/ --skip-warmup True --no-nf --skip-warmup True --eval-mode --use-pretrain '../experiments/jmvae/2022-06-28/2022-06-28T17:25:01.03903846svjh2d/'
# JMVAE-NF while fixing the decoders-encoder and decreasing beta_kl and adding the reconstruction term
#python3 src/bivae/main.py --experiment jmvae_fid --model jnf_circles_squares --obj jmvae_nf --latent-dim 2 --beta-kl 1 --decrease-beta-kl 1 --warmup 15 --epochs 30 --data-path ../data/circles_squares/ --skip-warmup True --eval-mode --use-pretrain '../experiments/jmvae/2022-06-28/2022-06-28T16:20:36.890838aby5rthj/'
# JMVAE-NF no recon term
#python3 src/bivae/main.py --experiment jmvae_fid --model jnf_circles_squares --obj jmvae_nf --latent-dim 2 --beta-kl 1 --decrease-beta-kl 1 --warmup 15 --epochs 30 --data-path ../data/circles_squares/ --skip-warmup True --no-recon True #--use-pretrain '../experiments/jmvae/2022-06-30/2022-06-30T13:39:29.893742hog5i_9f/'
# MMVAE
#python3 src/bivae/main.py --experiment jmvae_fid --model circles_squares --obj dreg --dist normal --latent-dim 2 --epochs 30 --K 10 --data-path ../data/circles_squares/ --no-nf
########################################################################################################################
###########################offline###################### MNIST-FASHION ########################################################
########################################################################################################################
# JMVAE
#python3 src/bivae/main.py --experiment jnf_mnist_fashion_fid --model jnf_mnist_fashion --obj jmvae_nf --no-nf --latent-dim 5 --data-path ../data/unbalanced/ --warmup 15 --epochs 30 --no-recon True --eval-mode --use-pretrain '../experiments/jnf_mnist_fashion_fid/2022-07-13/2022-07-13T14:43:32.776808szbp5eef/'
# MMVAE
#python3 src/bivae/main.py --experiment jnf_mnist_fashion_fid --model mnist_fashion --obj dreg --dist normal --latent-dim 5 --epochs 30 --K 10 --data-path ../data/unbalanced/ --no-nf
# JMVAE-NF
#python3 src/bivae/main.py --experiment jnf_mnist_fashion_fid --model jnf_mnist_fashion --obj jmvae_nf --latent-dim 5 --data-path ../data/unbalanced/ --warmup 15 --epochs 30 --loss 'l1'
########################################################################################################################
################################################## MNIST-SVHN ##########################################################
########################################################################################################################
# JMVAE original formulation
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --epochs 50 --beta-prior 1 --beta-kl 0.1 --decrease-beta-kl 1.1 --warmup 30 --skip-warmup True --fix-jencoder False --fix-decoders False --no-nf --no-recon True
# JMVAE-NF
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --beta-kl 0.5 --decrease-beta-kl 0.85
# JMVAE
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --no-recon True --no-nf --skip-warmup True
# JMVAE-recon
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --no-nf --skip-warmup True --decrease-beta-kl 0.85
# JMVAE-NF no recon term
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --no-recon True --skip-warmup True
# JMVAE-NF-DCCA with reconstruction term
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn_dcca --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --skip-warmup True
# JMVAE-NF-DCCA with no reconstruction term
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn_dcca --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --skip-warmup True --no-recon True
# MMVAE
#python3 src/bivae/main.py --experiment mmvae_binary --model mnist_svhn --obj dreg --latent-dim 20
# MMVAE-NF
#python3 src/bivae/main.py --experiment mmvae_nf --model mnist_svhn --obj dreg --latent-dim 20 --epochs 5 --K 10 --dist laplace
# MOEPOE
#python3 src/bivae/main.py --experiment moepoe --model moepoe_mnist_svhn --obj self_built --latent-dim 20 --epochs 5
###### Train from scratch ###### (no pretrained joint encoder)
#python3 src/bivae/main.py --experiment clean_mnist_svhn --model jnf_mnist_svhn_dcca --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --warmup 30 --epochs 50 --beta-prior 1 --no-recon True
########################################################################################################################
########################################## MNIST-CONTOUR ###############################################################
########################################################################################################################
#python3 src/bivae/main.py --experiment contour --model jnf_mnist_contour --obj jmvae_nf --latent-dim 16 --warmup 15 --epochs 30 --beta-prior 1
########################################################################################################################
######################################### CELEB-ATTRIBUTES #############################################################
########################################################################################################################
########################################### local ######################################################################
# DCCA training
#python3 src/bivae/dcca/trainings/main_celeba.py --num_epochs 100 --outdim_size 40
# JMVAE-NF-DCCA
#python3 src/bivae/main.py --experiment celeba --model jnf_celeba --obj jmvae_nf --latent-dim 168 --warmup 50 --epochs 100 --beta-prior 1 --llik_scaling 1 --data-path '../data/' --skip-warmup True --no-recon True
# JMVAE WITHOUT NF, WITHOUT DCCA
#python3 src/bivae/main.py --experiment celeba --model jnf_celeba --obj jmvae_nf --latent-dim 168 --warmup 50 --epochs 100 --beta-prior 1 --llik_scaling 1 --data-path '../data/' --skip-warmup True --no-nf --no-recon True
# MMVAE
#python3 src/bivae/main.py --experiment celeba --model mmvae_celeba --obj dreg --latent-dim 64 --epochs 6 --dist normal --K 10 --data-path ../data/ --llik_scaling 0 --looser
########################################### jean-zay ###################################################################
# DCCA training
#python3 src/bivae/dcca/trainings/main_celeba.py --num_epochs 100 --outdim_size 40
# JMVAE-NF-DCCA
#python3 src/bivae/main.py --experiment celeba --model jnf_celeba --obj jmvae_nf --latent-dim 64 --warmup 50 --epochs 100 --beta-prior 1 --llik_scaling 1 --data-path '../data/' --skip-warmup False --no-recon True
# JMVAE WITHOUT NF, WITHOUT DCCA
#python3 src/bivae/main.py --experiment celeba --model jnf_celeba --obj jmvae_nf --latent-dim 64 --warmup 50 --epochs 100 --beta-prior 1 --llik_scaling 1 --data-path '../data/' --skip-warmup False --no-nf --no-recon True
# MMVAE
# python3 src/bivae/main.py --experiment celeba --model mmvae_celeba --obj dreg --latent-dim 64 --epochs 100 --dist normal --K 10 --data-path ../data/ --llik_scaling 1
########################################################################################################################
########################################### CIRCLES-SQUARES INVERSE ####################################################
########################################################################################################################
# JMVAE-NF
#python3 src/mainNormal.py --experiment inverse --model jnf_circles_squares --obj jmvae_nf --latent-dim 2 --beta-kl 1 --decrease-beta-kl 1 --warmup 15 --epochs 30 --data-path ../data/circles_squares_inverse/
#python3 src/main.py --experiment empty_full --model jnf_circles_squares --obj jmvae_nf --latent-dim 2 --beta 1 --data-path ../data/empty_full_bk/ --beta-prior 1 --warmup 15 --epochs 30 --beta-rec 1 --fix-decoders --no-nf
#python3 src/main.py --experiment empty_full --model jnf_circles_squares --obj jmvae_nf --latent-dim 5 --beta 1 --data-path ../data/empty_full_bk/ --beta-prior 0.5 --warmup 30 --epochs 60 --beta-rec 1 --fix-decoders --no-nf
#python3 src/main.py --model jnf_mnist_fashion --obj telbo_nf --latent-dim 5 --data-path ../data/unbalanced/ --beta-prior 1 --warmup 15 --epochs 30 --skip-warmup True --no-analytics
#python3 src/main.py --model mnist_svhn --obj dreg --latent-dim 20 --epochs 45 --no-nf --K 10 --dist laplace
#python3 src/main.py --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --beta-prior 0.1 --warmup 40 --epochs 60 --skip-warmup True --experiment clean_mnist_svhn --no-analytics --decrease-beta-kl 0.85
#python3 src/main.py --model jnf_mnist_svhn --obj jmvae_nf --latent-dim 20 --beta-prior 1 --warmup 15 --epochs 45 --fix-decoders --skip-warmup --no-nf
#python3 src/main.py --model circles_squares --obj dreg --latent-dim 4 --epochs 15 --K 5 --data-path ../data/circles_squares/ --dist laplace