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#lr=0.001
phase='train'
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#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.00002-lr' --batch-size=32 --lr=0.00002 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-wd' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr-wd" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --wd=0.0005 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-wd' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr-wd" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --wd=0.0005 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-wd' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr-wd" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --wd=0.001 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.00002-bert' --batch-size=32 --lr=0.00002 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr" --hop='three' --finetune='true' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.00002' --batch-size=32 --lr=0.00002 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr" --hop='three' --finetune='true' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.2' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.2" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.2 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.3' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.3" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.3 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.4' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.4" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.4 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.5' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.5" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.5 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.6' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.6" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.6 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.7' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.7" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.7 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.8' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.8" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.8 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.9' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.9" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.9 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.5' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.5" --hop='one' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.6' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.6" --hop='two' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.7' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.7" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.8' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.8" --hop='onetwo' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.9' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.9" --hop='onethree' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='rate-0.9' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.9" --hop='twothree' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-wd' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr-wd" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --wd=0.0005 --type='fix' &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-wd' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr-final" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --wd=0.0001 --type='fix' --instancedim=200 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-wd' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-lr-final" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --wd=0.0001 --type='fix' --instancedim=200 &
# the hop
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-200-hop-one' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-hop-one" --hop='one' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200 &
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-200-hop-two' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-hop-two" --hop='two' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-200-hop-onetothree' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-hop-onetothree" --hop='onetothree' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-200-hop-onetotwo' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-hop-onetotwo" --hop='onetotwo' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.0001-200-hop-twotothree' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-hop-twotothree" --hop='twotothree' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
# the clue
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='twitter-clue' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="clue1" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='1#1#1#1#1' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='twitter-clue' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="clue5" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='5#5#5#5#5' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='twitter-clue' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="clue15" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='15#15#15#15#15' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='twitter-clue' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="clue20" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='20#20#20#20#20' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_two.py --data='twitter' --tag='twitter-clue' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="clue25" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.1 --type='fix' --sizeclues='25#25#25#25#25' --topk=5 --wd=0.0005 --instancedim=200
# the rate
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.5' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.5" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.05 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0001 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.15' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.15" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.15 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0001 --instancedim=200
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train_two.py --data='twitter' --tag='lr-0.2' --batch-size=32 --lr=0.0001 --phase=$phase --epochs=20 --log="twitter-0.2" --hop='three' --finetune='false' --threshold=0.4 --rate=0.2 --type='fix' --sizeclues='10#10#10#10#10' --topk=5 --wd=0.0001 --instancedim=200
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# final twitter
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