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２値分類

K-CVのtrainの実行コマンド

• データセットはdata/walking/...に配置
• lossとaccの推移グラフを出力するディレクトリとなるvisを作成する

srun -p a -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python train_walking.py --config configs/walking/MB_ft_walking.yaml --pretrained checkpoint/pretrain/MB_release --checkpoint checkpoint/walking/FT_MB_release_MB_ft_walking --kcv true

全データセットの学習コマンド

srun -p a -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python train_walking.py --config configs/walking/MB_ft_walking.yaml --pretrained checkpoint/pretrain/MB_release --checkpoint checkpoint/walking/FT_MB_release_MB_ft_walking

Inference

json_pathで入力を指定する

srun -p a -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python infer_wild_walking.py --config configs/walking/MB_ft_walking.yaml --json_path data/walking/normal/json/3.json

テキスト生成（RNN）

学習

• data/walking/model/annotの下に36_1.txtなどがあるはず
• グラフがvis/で出力されるから準備しておく

srun -u -p a -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python train_walking_rnn.py --config configs/walking_rnn/MB_ft_walking_rnn.yaml --pretrained checkpoint/pretrain/MB_release --checkpoint checkpoint/walking_rnn/

Inference

srun -u -p a -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python infer_wild_walking_rnn.py --config configs/walking_rnn/MB_ft_walking_rnn.yaml --pretrained checkpoint/pretrain/MB_release --checkpoint checkpoint/walking_rnn/ --json_path data/walking/model/json/60.json

テキスト生成（Transformer)

学習

• pip install transformersをやる必要ある

srun -u -p a -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python train_walking_transformer.py --config configs/walking_transformer/MB_ft_walking_transformer.yaml --pretrained checkpoint/pretrain/MB_release --checkpoint checkpoint/walking_transformer/

Inference

srun -u -p p -t 50:00 --gres=gpu:2 --mem 32GB python infer_wild_walking_transformer.py --config configs/walking_transformer/MB_ft_walking_transformer.yaml --pretrained checkpoint/pretrain/MB_release --checkpoint checkpoint/walking_transformer/ --json_path data/walking/model/json/2.json