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#!/usr/bin/env bash
cd src
energy_function=energy_function_GNN_EBM_NCE
inference_function=GNN_EBM_GS_inference
gnn_energy_model=GNN_Energy_Model_2nd_Order_01
seed_list=(0 1 2 3 4)
for seed in "${seed_list[@]}"; do
mtl_method=ebm
dataset=chembl_dense_10
time=23
output_folder=../checkpoint/"$mtl_method"/"$dataset"/"$seed"
mkdir -p "$output_folder"
output_file="$output_folder"/output.txt
output_model_file="$output_folder"/model
sbatch --gres=gpu:v100l:1 -c 6 --mem=30G -t "$time":59:00 --account=rrg-bengioy-ad --qos=high --job-name=EBM_10 \
--output="$output_file" \
./run_SGNN_EBM.sh \
--mtl_method=structured_prediction \
--dataset="$dataset" \
--energy_function="$energy_function" --inference_function="$inference_function" --gnn_energy_model="$gnn_energy_model" \
--NCE_mode=gs \
--use_softmax_energy \
--task_emb_dim=100 \
--PPI_threshold=0.1 \
--ebm_GNN_dim=100 \
--ebm_GNN_layer_num=3 \
--ebm_GNN_use_concat \
--filling_missing_data_mode=gnn \
--lr_scale=1 \
--use_batch_norm \
--use_ebm_as_tilting \
--GS_iteration=2 \
--use_GCN_for_KG \
--kg_dropout_ratio=0.2 \
--batch_size=16 \
--structured_lambda=0.1 \
--use_PPI \
--output_model_file="$output_model_file" \
--seed="$seed"
mtl_method=ebm
dataset=chembl_dense_50
time=2
output_folder=../checkpoint/"$mtl_method"/"$dataset"/"$seed"
mkdir -p "$output_folder"
output_file="$output_folder"/output.txt
output_model_file="$output_folder"/model
rm -rf "$output_folder"/*
sbatch --gres=gpu:v100l:1 -c 6 --mem=30G -t "$time":59:00 --account=rrg-bengioy-ad --qos=high --job-name=EBM_50 \
--output="$output_file" \
./run_SGNN_EBM.sh \
--mtl_method=structured_prediction \
--dataset="$dataset" \
--energy_function="$energy_function" --inference_function="$inference_function" --gnn_energy_model="$gnn_energy_model" \
--NCE_mode=gs \
--use_softmax_energy \
--task_emb_dim=50 \
--PPI_threshold=0.1 \
--ebm_GNN_dim=100 \
--ebm_GNN_layer_num=3 \
--ebm_GNN_use_concat \
--filling_missing_data_mode=gnn \
--lr_scale=1 \
--use_batch_norm \
--use_ebm_as_tilting \
--GS_iteration=2 \
--use_GCN_for_KG \
--kg_dropout_ratio=0.2 \
--structured_lambda=0.1 \
--use_PPI \
--output_model_file="$output_model_file" \
--seed="$seed"
mtl_method=ebm
dataset=chembl_dense_100
time=2
output_folder=../checkpoint/"$mtl_method"/"$dataset"/"$seed"
mkdir -p "$output_folder"
output_file="$output_folder"/output.txt
output_model_file="$output_folder"/model
sbatch --gres=gpu:v100l:1 -c 6 --mem=30G -t "$time":59:00 --account=rrg-bengioy-ad --qos=high --job-name=EBM_100 \
--output="$output_file" \
./run_SGNN_EBM.sh \
--mtl_method=structured_prediction \
--dataset="$dataset" \
--energy_function="$energy_function" --inference_function="$inference_function" --gnn_energy_model="$gnn_energy_model" \
--NCE_mode=gs \
--use_softmax_energy \
--task_emb_dim=50 \
--PPI_threshold=0.1 \
--ebm_GNN_dim=100 \
--ebm_GNN_layer_num=3 \
--ebm_GNN_use_concat \
--filling_missing_data_mode=gnn \
--lr_scale=1 \
--use_batch_norm \
--use_ebm_as_tilting \
--GS_iteration=2 \
--use_GCN_for_KG \
--kg_dropout_ratio=0.2 \
--structured_lambda=0.1 \
--use_PPI \
--output_model_file="$output_model_file" \
--seed="$seed"
done