#! /bin/sh
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# This script is to reproduce our results in Table 2.


# Below is for homophily datasets, sparse split

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.9 --dataset cora --dprate 0.9 --hidden 32 --lr 0.01 --prop_lr 0.001 --train_rate 0.025 --val_rate 0.025 --weight_decay 0.001

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.3 --dataset citeseer --dprate 0.5 --hidden 32 --lr 0.01 --prop_lr 0.001 --train_rate 0.025 --val_rate 0.025 --weight_decay 0.001

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.2 --dataset pubmed --dprate 0.1 --hidden 32 --lr 0.05 --prop_lr 0.002 --train_rate 0.025 --val_rate 0.025 --weight_decay 0.0005

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.5 --dataset computers --dprate 0.7 --hidden 64 --lr 0.05 --prop_lr 0.005 --train_rate 0.025 --val_rate 0.025 --weight_decay 0

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.8 --dataset photo --dprate 0.8 --hidden 64 --lr 0.05 --prop_lr 0.002 --train_rate 0.025 --val_rate 0.025 --weight_decay 0

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0 --dataset chameleon --dprate 0.5 --hidden 64 --lr 0.01 --prop_lr 0.01 --train_rate 0.6 --val_rate 0.2 --weight_decay 0.0001

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0 --dataset squirrel --dprate 0.5 --hidden 64 --lr 0.01 --prop_lr 0.001 --train_rate 0.6 --val_rate 0.2 --weight_decay 0

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.8 --dataset film --dprate 0 --hidden 16 --lr 0.05 --prop_lr 0.001 --train_rate 0.6 --val_rate 0.2 --weight_decay 0.0005

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.8 --dataset texas --dprate 0.1 --hidden 32 --lr 0.05 --prop_lr 0.001 --train_rate 0.6 --val_rate 0.2 --weight_decay 0.00025

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python train_model.py --net NFGNN --RPMAX 50 --alpha 0.9 --dataset cornell --dprate 0.4 --hidden 64 --lr 0.05 --prop_lr 0.001 --train_rate 0.6 --val_rate 0.2 --weight_decay 0.001
