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train_midi_magenta.sh
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train_midi_magenta.sh
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#!/usr/bin/env bash
source activate neumus
python --version
start=1
end=10
for ((i=start; i<=end; i++))
do
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type GRU --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type LSTM --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type GRU --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type LSTM --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type GRU
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type LSTM
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type GRU
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type LSTM
done
for ((i=start; i<=end; i++))
do
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python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type LSTM --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type GRU --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type LSTM --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type GRU
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type LSTM
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type GRU
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type LSTM
done
for ((i=start; i<=end; i++))
do
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python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type LSTM --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type GRU --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type LSTM --bidirectional
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type GRU
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network MIDI --rnn_type LSTM
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type GRU
python train_hannds.py --hidden_size 70 --layers 2 --length 100 --cuda --cv_partition $i --network Magenta --rnn_type LSTM
done
while true; do sleep 10000; done