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train_aggcn.sh 211 Bytes
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Zhang Yan 提交于 2019-05-25 22:12 . revise train shell
#!/bin/bash
SAVE_ID=$1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=4 python train.py --id $SAVE_ID --seed 0 --hidden_dim 300 --lr 0.7 --rnn_hidden 300 --num_epoch 100 --pooling max --mlp_layers 1 --num_layers 2 --pooling_l2 0.002
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