def test1():
'''
Results:
machine_learning
'''
print(params2id('machine', 'learning'))
parser.add_argument("--lamb", default=LAMBDA, help="lambda", type=float)
parser.add_argument("--ma",
default=MARGIN_ALPHA,
help="margin alpha",
type=float)
parser.add_argument("--dtype", default=DECAY_TYPE, help="decay type", type=str)
parser.add_argument("--dptype",
default=DECAY_PARAM_TYPE,
help="decay parameter type",
type=str)
args = parser.parse_args()
if __name__ == '__main__':
args.d = args.m
FILE_ID = params2id(args.dataset, args.conv, args.ltype, args.m)
QUERY_FILE_ID = params2id(args.dataset, '*', '*', args.conv, args.ltype,
'*', args.m, '*', '*')
CSV_DIR = RESULT_DIR + 'metric/csv/'
PKL_DIR = RESULT_DIR + 'metric/pkl/'
LOG_DIR = RESULT_DIR + 'metric/log/'
SAVE_DIR = RESULT_DIR + 'metric/save/%s/' % FILE_ID
create_muldir(PKL_DIR, CSV_DIR, LOG_DIR)
copy_dst_csv = CSV_DIR + FILE_ID + '.csv'
copy_dst_pkl = PKL_DIR + FILE_ID + '.pkl'
if os.path.exists(SAVE_DIR): remove_dir(SAVE_DIR)
if os.path.exists(copy_dst_csv): remove_file(copy_dst_csv)
help="decay parameter type",
type=str)
args = parser.parse_args() # parameter required for model
nk = len(K_SET)
if __name__ == '__main__':
if args.ltype == 'npair': args.nsclass = args.nbatch // 2
#for args.lamb in [0.001, 0.003, 0.01]
#for args.ma in [0.3, 1.0]:
METRIC_PARAM = args.lamb if args.ltype == 'npair' else args.ma
FILE_ID = params2id(args.dataset, args.nbatch, args.nsclass, args.conv,
args.ltype, METRIC_PARAM, args.m, args.dtype,
args.dptype)
SAVE_DIR = RESULT_DIR + 'metric/save/%s/' % FILE_ID
LOG_DIR = RESULT_DIR + 'metric/log/'
CSV_DIR = RESULT_DIR + 'metric/csv/'
PKL_DIR = RESULT_DIR + 'metric/pkl/'
BOARD_DIR = RESULT_DIR + 'metric/board/%s/' % FILE_ID
create_muldir(SAVE_DIR, BOARD_DIR, LOG_DIR, CSV_DIR, PKL_DIR)
# load data
datasetmanager = DATASETMANAGER_DICT[args.dataset]
dm_train, dm_val, dm_test = datasetmanager(args.ltype,
nsclass=args.nsclass)
for v in [dm_train, dm_val, dm_test]:
v.print_shape()
help="decay type",
type=str)
parser.add_argument("--hdptype",
default=HASH_DECAY_PARAM_TYPE,
help="hash decay param type",
type=str)
args = parser.parse_args()
nactivate = len(ACTIVATE_K_SET)
if __name__ == '__main__':
args.m = args.d
args.ltype = args.hltype
FILE_ID = params2id(args.dataset, args.conv, args.ltype, args.m)
if args.hltype == 'npair': args.nsclass = args.nbatch // 2
HASH_METRIC_PARAM = args.hlamb if args.hltype == 'npair' else args.hma
HASH_FILE_ID = params2id(FILE_ID, args.hltype, args.hdt, args.d, args.k)
HASH_FILE_ID_TEST = params2id(HASH_FILE_ID, 'test')
HASH_FILE_ID_TRAIN = params2id(HASH_FILE_ID, 'train')
QUERY_FILE_ID = params2id(FILE_ID, '*', '*', args.hltype, args.hdt, args.d,
args.k, '*', '*', '*', '*', 'test')
print("file id : {}\nquery id : {}".format(HASH_FILE_ID, QUERY_FILE_ID))
PKL_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/pkl/'
CSV_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/csv/'
SAVE_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/save/%s/' % HASH_FILE_ID
parser.add_argument("--plamb",
default=PAIRWISE_LAMBDA,
help="lambda for pairwise cost",
type=float)
parser.add_argument("--k", default=ACTIVATE_K, help="activate k", type=int)
parser.add_argument("--d", default=BUCKET_D, help="bucket d", type=int)
args = parser.parse_args()
nactivate = len(ACTIVATE_K_SET)
if __name__ == '__main__':
args.m = args.d
args.ltype = args.hltype
FILE_ID = params2id(args.dataset, args.conv, args.ltype, args.m)
if args.hltype == 'npair': args.nsclass = args.nbatch // 2
HASH_FILE_ID = params2id(FILE_ID, args.hltype, args.hdt, args.d, args.k)
QUERY_FILE_ID = params2id(FILE_ID, '*', '*', args.hltype, args.hdt, args.d,
args.k, '*', '*', '*', '*')
print("file id : {}".format(HASH_FILE_ID))
print("query id : {}".format(QUERY_FILE_ID))
PKL_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/pkl/'
CSV_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/csv/'
SAVE_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/save/%s/' % HASH_FILE_ID
copy_dst_csv = CSV_DIR + HASH_FILE_ID + '.csv'
parser.add_argument("--hdtype",
default=HASH_DECAY_TYPE,
help="decay type",
type=str)
parser.add_argument("--hdptype",
default=HASH_DECAY_PARAM_TYPE,
help="hash decay param type",
type=str)
args = parser.parse_args()
if __name__ == '__main__':
args.ltype = args.hltype
args.m = args.d
FILE_ID = params2id(args.dataset, args.conv, args.ltype, args.m)
if args.hltype == 'npair': args.nsclass = args.nbatch // 2
HASH_METRIC_PARAM = args.hlamb if args.hltype == 'npair' else args.hma
HASH_FILE_ID = params2id(FILE_ID, args.nbatch, args.nsclass, args.hltype,
args.hdt, args.d, args.k, HASH_METRIC_PARAM,
args.plamb, args.hdtype, args.hdptype)
SAVE_DIR = RESULT_DIR + 'metric/save/%s/' % FILE_ID
HASH_SAVE_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/save/%s/' % HASH_FILE_ID
LOG_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/log/'
CSV_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/csv/'
PKL_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/pkl/'
BOARD_DIR = RESULT_DIR + 'exp1/board/%s/' % HASH_FILE_ID
