#!/bin/bash
 
model_name="diffkanformer"
filename='anomaly_detection'
description="exp"
 
device=1
 
cond=2
tphi=1
tphi_loss=True
 
attn_dropout=0.3
mlp_ratio=2
epochs=100
 
# MSL
 
hidden_dim=32
n_depth=4
n_emb=1
n_heads=4
 
python -u run.py \
  --task_name anomaly_detection \
  --is_training 1 \
  --root_path ./dataset/MSL \
  --model_id MSL \
  --model $model_name \
  --data MSL \
  --features M \
  --pred_len 96 \
  --d_model 96 \
  --c_out 55 \
  --anomaly_ratio 1 \
  --batch_size 128 \
  --train_epochs $epochs \
  --use_cond $cond \
  --use_tphi $tphi \
  --attn_dropout $attn_dropout \
  --hidden_dim $hidden_dim \
  --mlp_ratio $mlp_ratio \
  --n_depth $n_depth \
  --n_emb $n_emb \
  --n_heads $n_heads \
  --timesteps 100  \
  --tphi_loss $tphi_loss \
  --des $description \
  --filename $filename \
  --normalize True \
  --gpu $device \
  --lradj 'diffkanformer'
 
