## Training Hyperparameters ##
dataset          : cifar10
model            : resnet20
model_class      : lottery
dense_classifier : False
pretrained       : False
optimizer        : momentum
train_batch_size : 128
test_batch_size  : 256
pre_epochs       : 0
post_epochs      : 160
lr               : 0.01
lr_drops         : [60,  120]
lr_drop_rate     : 0.2
weight_decay     : 0.0005

## Pruning Hyperparameters ##
pruner               : grasp
compression          : 0.0
prune_epochs         : 1
compression_schedule : exponential
mask_scope           : global
prune_dataset_ratio  : 10
prune_batch_size     : 256
prune_bias           : False
prune_batchnorm      : False
prune_residual       : False
prune_train_mode     : False
reinitialize         : False
shuffle              : False
invert               : False
pruner_list          : []
prune_epoch_list     : []
compression_list     : []
level_list           : []

## Experiment Hyperparameters ##
experiment : singleshot
expid : cifar10_lottery_resnet20
result_dir : Results/data
gpu : 0
workers : 4
no_cuda : False
seed : 3
verbose : False