################################################################################
# celeba: done
################################################################################
celeba(){
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset celeba --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.9 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 2e-5 --momentum 0.9 --loss-type mse --non-iid 0 --residual 0 --repeat 0.4 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 --dataset celeba --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.8 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 2e-5 --momentum 0.9 --loss-type mse --non-iid 0 --residual 0 --repeat 0.4 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset celeba --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.6 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 2e-5 --momentum 0.9 --loss-type mse --non-iid 0 --residual 0 --repeat 0.4 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset celeba --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.4 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 2e-5 --momentum 0.9 --loss-type mse --non-iid 0 --residual 0 --repeat 0.4 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset celeba --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.2 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 2e-5 --momentum 0.9 --loss-type mse --non-iid 0 --residual 0 --repeat 0.4 --dry-run 0 &
}


################################################################################
# cifar
################################################################################
cifar(){
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset cifar --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.9 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 501 --lr 1e-1 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset cifar --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.8 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 501 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset cifar --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.6 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 501 --lr 1e-1 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset cifar --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.4 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 501 --lr 1e-1 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset cifar --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.2 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 501 --lr 1e-1 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
}

################################################################################
# fmnist:
################################################################################
fmnist(){
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset fmnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.9 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    # python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset fmnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.8 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset fmnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.6 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset fmnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.4 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 2 0 1 --dataset fmnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.2 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
}

################################################################################
# mnist:
################################################################################
mnist(){
    python train_federated.py --device-id 0 1 2 --dataset mnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.9 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    # python train_federated.py --device-id 0 1 2 --dataset mnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.8 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 0 1 2 --dataset mnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.6 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 0 1 2 --dataset mnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.4 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
    python train_federated.py --device-id 0 1 2 --dataset mnist --clf cnn --paradigm lbgm --error-tol 0.2 --optim sgd --num-workers 100 --batch-size 0 --test-batch-size 128 --epochs 101 --lr 1e-2 --momentum 0.9 --non-iid $n --residual 0 --repeat 1 --dry-run 0 &
}

n=$2

$1

{'avg_line_length': 124.22448979591837, 'max_line_length': 279, 'alphanum_fraction': 0.5947100377854444, 'licenses': ['MIT'], 'repository_name': 'sidsrini12/FURL_Sim', 'path': 'LBGM/src/sh/train_lbgm_cnn.sh', 'size': 6087, 'lang': 'Shell'}