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import os
import argparse
from pathlib import Path
import shutil
class color:
PURPLE = '\033[95m'
CYAN = '\033[96m'
DARKCYAN = '\033[36m'
BLUE = '\033[94m'
GREEN = '\033[92m'
YELLOW = '\033[93m'
RED = '\033[91m'
BOLD = '\033[1m'
UNDERLINE = '\033[4m'
END = '\033[0m'
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-n','--name', dest='name', required=True, help="session name")
parser.add_argument('-o','--overwrite', dest='overwrite', action='store_true', help="overwrite the session if it already exists")
args = parser.parse_args()
session_name = args.name
session_path = f'./output/batch_training/{session_name}/'
if os.path.isdir(session_path):
if args.overwrite:
try:
shutil.rmtree(session_path)
Path(session_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
except OSError:
print(f'Error in session creation ({session_path}).')
exit()
else:
print(f'Session already exists ({session_path}), overwrite the session? (y/n): ', end='')
force_write = input()
if force_write == 'y':
print('')
try:
shutil.rmtree(session_path)
Path(session_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
except OSError:
print(f'Error in session creation ({session_path}).')
exit()
else:
exit()
else:
try:
Path(session_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
except OSError:
print(f'Error in session creation ({session_path}).')
exit()
print(f'{color.BOLD}Starting {color.UNDERLINE}batch training{color.END}{color.BOLD} session \'{session_name}\'{color.END}')
sessions_list = open(f'./output/batch_training/{session_name}/sessions_list.txt', "w")
# log_path = f'./output/batch_training/{session_name}/tail_log.txt'
batch_dic = {
1:{
'name': 'NLRAV_20_20_100',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 20,
'foutdim' : 100
},
2:{
'name': 'NLRAV_20_20_25',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 20,
'foutdim' : 25
},
3:{
'name': 'NLRAV_20_20_10',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 20,
'foutdim' : 10
},
4:{
'name': 'NLRAV_20_4_100',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 100
},
5:{
'name': 'NLRAV_20_4_25',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 25
},
6:{
'name': 'NLRAV_20_4_10',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 10
},
7:{
'name': 'NLRAV_4_4_100',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 100
},
8:{
'name': 'NLRAV_4_4_25',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 25
},
9:{
'name': 'NLRAV_4_4_10',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 10
},
10:{
'name': 'NLRAV_4_4_5',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 5
},
11:{
'name': 'NLRAV_2_2_5',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NLRAV',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 2,
'conv2of' : 2,
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},
12:{
'name': 'NSVFQ_20_20_100',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
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'conv2of' : 20,
'foutdim' : 100
},
13:{
'name': 'NSVFQ_20_20_25',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 20,
'foutdim' : 25
},
14:{
'name': 'NSVFQ_20_20_10',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 20,
'foutdim' : 10
},
15:{
'name': 'NSVFQ_20_4_100',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 100
},
16:{
'name': 'NSVFQ_20_4_25',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 25
},
17:{
'name': 'NSVFQ_20_4_10',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 20,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 10
},
18:{
'name': 'NSVFQ_4_4_100',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 100
},
19:{
'name': 'NSVFQ_4_4_25',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 25
},
20:{
'name': 'NSVFQ_4_4_10',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 10
},
21:{
'name': 'NSVFQ_4_4_5',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 4,
'conv2of' : 4,
'foutdim' : 5
},
22:{
'name': 'NSVFQ_2_2_5',
'epoch' : 200,
'dataset' : 'NSVFQ',
'split' : 0.7,
'augmentation' : [0,1],
'randomseed' : 0,
'batchsize' : 32,
'norm' : False,
'indim' : 198,
'ksize' : 7,
'conv1of' : 2,
'conv2of' : 2,
'foutdim' : 5
}
}
for d in batch_dic:
print(f'{color.BOLD}{color.UNDERLINE}{color.CYAN}\n\n\n--- SESSIONS LEFT: {len(batch_dic) - list(batch_dic).index(d)} ---\n\n\n{color.END}')
sessions_list.write(f"{batch_dic[d]['name']}\n")
os.system(f"python3 training.py -n {batch_dic[d]['name']} -e {batch_dic[d]['epoch']} -d {batch_dic[d]['dataset']} -s {batch_dic[d]['split']} -a {batch_dic[d]['augmentation'][0]} {batch_dic[d]['augmentation'][1]} -r {batch_dic[d]['randomseed']} -b {batch_dic[d]['batchsize']} --indim {batch_dic[d]['indim']} --ksize {batch_dic[d]['ksize']} --conv1of {batch_dic[d]['conv1of']} --conv2of {batch_dic[d]['conv2of']} --foutdim {batch_dic[d]['foutdim']} {'--norm ' if batch_dic[d]['norm'] else ''}")
print(f'{color.BOLD}{color.UNDERLINE}{color.CYAN}\n\n\n--- NO SESSIONS LEFT ---\n\n\n{color.END}')
sessions_list.close()
print(f'{color.BOLD}Ending {color.UNDERLINE}batch training{color.END}{color.BOLD} session \'{session_name}\'{color.END}')