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import argparse
parser = argparse.ArgumentParser(description="PyTorch implementation of Temporal Segment Networks")
parser.add_argument('dataset', type=str)
parser.add_argument('modality', type=str, choices=['RGB', 'Flow'])
parser.add_argument('--train_list', type=str, default="")
parser.add_argument('--val_list', type=str, default="")
parser.add_argument('--root_path', type=str, default="")
parser.add_argument('--store_name', type=str, default="")
# ========================= Model Configs ==========================
parser.add_argument('--arch', type=str, default="BNInception")
parser.add_argument('--num_segments', type=int, default=3)
parser.add_argument('--k', type=int, default=3)
parser.add_argument('--dropout', '--do', default=0.5, type=float,
metavar='DO', help='dropout ratio (default: 0.5)')
parser.add_argument('--suffix', type=str, default=None)
parser.add_argument('--pretrain', type=str, default='imagenet')
parser.add_argument('--tune_from', type=str, default=None, help='fine-tune from checkpoint')
# ========================= Learning Configs ==========================
parser.add_argument('--epochs', default=50, type=int, metavar='N',
help='number of total epochs to run')
parser.add_argument('-b', '--batch-size', default=128, type=int,
metavar='N', help='mini-batch size (default: 256)')
parser.add_argument('--lr', '--learning-rate', default=0.001, type=float,
metavar='LR', help='initial learning rate')
parser.add_argument('--lr_type', default='step', type=str,
metavar='LRtype', help='learning rate type')
parser.add_argument('--lr_steps', default=[50, 100], type=float, nargs="+",
metavar='LRSteps', help='epochs to decay learning rate by 10')
parser.add_argument('--momentum', default=0.9, type=float, metavar='M',
help='momentum')
parser.add_argument('--weight-decay', '--wd', default=1e-4, type=float,
metavar='W', help='weight decay (default: 1e-4)')
parser.add_argument('--clip-gradient', '--gd', default=20, type=float,
metavar='W', help='gradient norm clipping (default: disabled)')
parser.add_argument('--no_partialbn', '--npb', default=False, action="store_true")
# ========================= Monitor Configs ==========================
parser.add_argument('--print-freq', '-p', default=20, type=int,
metavar='N', help='print frequency (default: 10)')
parser.add_argument('--eval-freq', '-ef', default=1, type=int,
metavar='N', help='evaluation frequency (default: 1)')
# ========================= Runtime Configs ==========================
parser.add_argument('-j', '--workers', default=8, type=int, metavar='N',
help='number of data loading workers (default: 8)')
parser.add_argument('--resume', default='', type=str, metavar='PATH',
help='path to latest checkpoint (default: none)')
parser.add_argument('-e', '--evaluate', dest='evaluate', action='store_true',
help='evaluate model on validation set')
parser.add_argument('--snapshot_pref', type=str, default="")
parser.add_argument('--start-epoch', default=0, type=int, metavar='N',
help='manual epoch number (useful on restarts)')
parser.add_argument('--gpus', nargs='+', type=int, default=None)
parser.add_argument('--flow_prefix', default="", type=str)
parser.add_argument('--root_log',type=str, default='logs')
parser.add_argument('--root_model', type=str, default='checkpoint')
parser.add_argument('--shift', default=False, action="store_true", help='use shift for models')
parser.add_argument('--shift_div', default=8, type=int, help='number of div for shift (default: 8)')
parser.add_argument('--shift_place', default='blockres', type=str, help='place for shift (default: stageres)')
parser.add_argument('--temporal_pool', default=False, action="store_true", help='add temporal pooling')
parser.add_argument('--non_local', default=False, action="store_true", help='add non local block')
parser.add_argument('--dense_sample', default=False, action="store_true", help='use dense sample for video dataset')
parser.add_argument('--exp_header', default="default", type=str, help='experiment header')
parser.add_argument('--rescale_to', default=224, type=int)
# TODO AdaR
parser.add_argument('--ada_reso_skip', action='store_true', help='adaptively select scale and choose to skip')
parser.add_argument('--reso_list', default=[224], type=int, nargs='+', help="list of resolutions")
parser.add_argument('--skip_list', default=[], type=int, nargs='+', help="list of frames to skip")
parser.add_argument('--backbone_list', default=[], type=str, nargs='+', help="backbones for diff resos")
parser.add_argument('--shared_backbone', action='store_true', help="share same backbone weight")
parser.add_argument('--accuracy_weight', default=1., type=float)
parser.add_argument('--efficency_weight', default=0., type=float)
parser.add_argument('--show_pred', action='store_true')
parser.add_argument('--loss_type', type=str, default="nll", choices=['nll', 'bce'])
parser.add_argument('--policy_backbone', default='mobilenet_v2', type=str, help="backbones for policy network")
parser.add_argument('--policy_input_offset', default=0, type=int, help="select which scale for policy network")
parser.add_argument('--hidden_dim', default=512, type=int, help="dimension for hidden state and cell state")
parser.add_argument('--offline_lstm_last', action='store_true', help="just using LSTM(last one), no policy")
parser.add_argument('--offline_lstm_all', action='store_true', help="just using LSTM(all average), no policy")
parser.add_argument('--folder_suffix', default="", type=str, help="suffix of frame dataset folder")
parser.add_argument('--random_policy', action='store_true', help="just using random policy there")
parser.add_argument('--all_policy', action='store_true', help="just using all feat there")
parser.add_argument('--eff_loss_after', default=-1, type=int, help="use eff loss after X epochs")
parser.add_argument('--save_freq', default=10, type=int,help="freq to save network model weight")
parser.add_argument('--model_paths', default=[], type=str, nargs="+", help='path to load models for backbones')
parser.add_argument('--policy_path', default="", type=str, help="path of the policy network")
parser.add_argument('--exp_decay', action='store_true', help="type of annealing")
parser.add_argument('--init_tau', default=5.0, type=float, help="annealing init temperature")
parser.add_argument('--exp_decay_factor', default=-0.045, type=float, help="exp decay factor per epoch")
parser.add_argument('--policy_from_scratch', action='store_true', help="policy network without pretraining")
parser.add_argument('--frozen_list', default=[], type=str, nargs="+", help='list of frozen part')
parser.add_argument('--policy_also_backbone', action='store_true', help="use policy as the last backbone")
parser.add_argument('--uniform_loss_weight', type=float, default=1e-6, help="loss to constraints all uses equal")
parser.add_argument('--lite_mode',action='store_true')
parser.add_argument('--use_gflops_loss', action='store_true')
parser.add_argument('--head_loss_weight', type=float, default=1e-6)
parser.add_argument('--frames_loss_weight', type=float, default=1e-6)
parser.add_argument('--base_pretrained_from', type=str, default='', help='for base model pretrained path')
parser.add_argument('--skip_training',action='store_true')
parser.add_argument('--freeze_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--random_seed', type=int, default=1007)
parser.add_argument('--train_random_seed', type=int, default=1007)
parser.add_argument('--partial_fcvid_eval', action='store_true')
parser.add_argument('--partial_ratio', type=float, default=0.2)
parser.add_argument('--cnn3d', action='store_true')
parser.add_argument('--seg_len',type=int, default=16)
parser.add_argument('--3d_pretrained_uses', type=str, default='inflation') # if not inflation, maybe jester
parser.add_argument('--center_crop', action='store_true')
parser.add_argument('--random_crop', action='store_true')
parser.add_argument('--consensus_type', type=str, default='avg')
parser.add_argument('--top_k', type=int, default=10)
parser.add_argument('--real_scsampler', action='store_true')
parser.add_argument('--sal_rank_loss', action='store_true')
parser.add_argument('--frame_independent', action='store_true')
parser.add_argument('--freeze_backbone', action='store_true')
parser.add_argument('--test_from', type=str, default="")
parser.add_argument('--many_times', action='store_true')
parser.add_argument('--uno_time', action='store_true')
parser.add_argument('--uno_top_k', action='store_true')
parser.add_argument('--with_test', action='store_true')
parser.add_argument('--ada_crop_list', default=[], type=int, nargs="+", help='num of anchor points per scaling')
parser.add_argument('--save_meta', action='store_true')
parser.add_argument('--ablation', action='store_true')
parser.add_argument('--remove_all_base_0', action='store_true')
parser.add_argument('--save_all_preds', action='store_true')
# TODO ++
parser.add_argument('--dmy', action='store_true')
parser.add_argument('--num_filters_list', default=[64], type=int, nargs="+", help='number of filters')
parser.add_argument('--freeze_channels', default=None, type=int, help="freeze first xth channels in filters")
parser.add_argument('--cross_assign', action='store_true')
parser.add_argument('--default_signal', default=0, type=int)
parser.add_argument('--uniform_cross_entropy', action='store_true')
parser.add_argument('--ignore_new_fc_weight', action='store_true')
parser.add_argument('--last_conv_same',action='store_true')
parser.add_argument('--distill_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--distillation_weight', default=0.0, type=float, help="weights for distillation")
parser.add_argument('--use_feat_to_distill', action='store_true')
parser.add_argument('--separate_dmy', action='store_true')
parser.add_argument('--no_extra_new_fcs_bns', action='store_true')
parser.add_argument('--incremental_load_new_fcs', action='store_true')
parser.add_argument('--no_weights_from_linear', action='store_true')
parser.add_argument('--msd', action='store_true')
parser.add_argument('--msd_indices_list', default=[], type=int, nargs="+", help='number of indices for msd')
parser.add_argument('--pretrained_msd_indices_list',default=[], type=int,nargs="+")
parser.add_argument('--uno_reso', action='store_true')
parser.add_argument('--filelist_suffix', type=str, default="")
parser.add_argument('--no_optim', action='store_true')
parser.add_argument('--mer', action='store_true')
parser.add_argument('--mer_indices_list', default=[], type=int, nargs="+", help='number of indices for mer')
parser.add_argument('--frozen_layers', default=[], type=int, nargs="+", help='list of frozen layers')
parser.add_argument('--real_all_policy', action='store_true', help="just using all preds there")
parser.add_argument('--freeze_corr_bn', action='store_true', help="freeze the corresponding batchnorms")
parser.add_argument('--csn', action='store_true')
parser.add_argument('--load_csn_weights', action='store_true')
parser.add_argument('--ge_pretraining', action='store_true')
parser.add_argument('--gradient_equilibrium', action='store_true')
parser.add_argument('--boost', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs', action='store_true')
parser.add_argument('--dynamic_channel', action='store_true')
parser.add_argument('--no_pre_bn_mask', action='store_true')
parser.add_argument('--bn_channel_mask', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_no_history', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_one_history', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_rand_history', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_history_no_grad', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_zero_level', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_all_level', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_stage_level', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_print_net_states', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_fix_history_ratio', action='store_true')
parser.add_argument('--dhs_current_ratio', type=int, default=0)
parser.add_argument('--dhs_fuse_history', action='store_true')
parser.add_argument('--average_frames', action='store_true')
parser.add_argument('--average_frames_clone', action='store_true')
parser.add_argument('--step_by_step', action='store_true')
parser.add_argument('--hard_t_fusion', action='store_true')
parser.add_argument('--improved_semhash', action='store_true')
parser.add_argument('--zero_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--identity_prior', action='store_true')
parser.add_argument('--lower_mask', action='store_true')
parser.add_argument('--row_normalization', action='store_true')
parser.add_argument('--local_range', action='store_true')
parser.add_argument('--vanilla_side', action='store_true')
parser.add_argument('--post_t_fusion', action='store_true')
parser.add_argument('--print_matrix', action='store_true')
parser.add_argument('--direct_lower_mask', action='store_true')
parser.add_argument('--gate', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_hidden_dim', type=int, default=16)
parser.add_argument('--gate_local_policy', '--glp', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_history_fusion', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_all_one_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_only_current_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_all_zero_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_random_hard_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_random_soft_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_gumbel_sigmoid', '--gsig', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_gumbel_softmax', '--gsmx', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_gumbel_use_soft', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_sem_hash', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_tanh', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_sigmoid', action='store_true')
parser.add_argument('--winner_take_all', action='store_true') # TODO
parser.add_argument('--wta_ratio', type=float, default=0) # TODO
parser.add_argument('--gate_bn_between_fcs', '--gbn', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_relu_between_fcs', '--grelu', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_tanh_between_fcs', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_history', action='store_true')
parser.add_argument('--fusion_type', type=str, choices=['cat', 'add', 'rnn'], default='cat') #TODO changed to cat!
parser.add_argument('--gate_print_policy', action='store_true')
parser.add_argument('--print_statistics', '--ps', action='store_true')
parser.add_argument('--num_class', default=200, type=int)
parser.add_argument('--ignore_loading_gate_fc', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_dense_random', action='store_true')
parser.add_argument('--isemhash_max_step', default=2000, type=int)
parser.add_argument('--gate_gflops_loss_weight', default=0.0, type=float)
parser.add_argument('--gate_gflops_bias', default=0.0, type=float)
parser.add_argument('--gate_gflops_threshold', default=0.0, type=float)
parser.add_argument('--gate_norm_loss_weight', default=0.0, type=float)
parser.add_argument('--gate_norm_loss_factors', default=[2, 1, 1], type=float, nargs="+")
parser.add_argument('--gate_norm', type=int, choices=[1, 2], default=1)
parser.add_argument('--gate_stoc_ratio', default=[], type=float, nargs="+") # skip|reuse|keep
parser.add_argument('--gate_history_detach', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_history_conv_type', type=str,
choices=['None', 'conv1x1', 'conv1x1bnrelu','conv1x1_list', 'conv1x1_res', 'ghost', 'ghostbnrelu'],
default='None')
parser.add_argument('--gate_debug', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_linear_phase', type=int, default=0) # linear-increase to reach 100% at epoch x
parser.add_argument('--threshold_loss_weight', default=0.0001, type=float)
parser.add_argument('--partitions', default=4, type=int)
parser.add_argument('--ginit', default=0.0, type=float) # initial value for threshold
parser.add_argument('--alpha', default=2.0, type=float) # slope of the gate backprop
parser.add_argument('--gtarget', default=1.0, type=float) # gating target
parser.add_argument('--use_group', action='store_true') # use group conv as the base path
parser.add_argument('--shuffle', action='store_true') # add channel shuffling
parser.add_argument('--sparse_bp', action='store_true') # sparse backprop of PGConv2d
parser.add_argument('--downsample0_renaming', action='store_true') # sparse backprop of PGConv2d
parser.add_argument('--dense_in_block', action='store_true')
parser.add_argument('--all_same_frames', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_threshold', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_dense_gating', action='store_true')
parser.add_argument('--absolute_threshold', default=None, type=float)
parser.add_argument('--relative_max_threshold', default=None, type=float)
parser.add_argument('--relative_keep_threshold', default=None, type=float)
parser.add_argument('--gate_no_skipping', action='store_true')
parser.add_argument('--load_base_to_adaptive', action='store_true')
parser.add_argument('--downsample_0_renaming', action='store_true')
parser.add_argument('--verbose', action='store_true')
parser.add_argument('--fade', action='store_true')
parser.add_argument('--choose_best_by', type=str, choices=['map', 'mmap', 'acc'], default='acc')
parser.add_argument('--multiprocessing-distributed', '--mpd', action='store_true',
help='Use multi-processing distributed training to launch '
'N processes per node, which has N GPUs. This is the '
'fastest way to use PyTorch for either single node or '
'multi node data parallel training')
parser.add_argument('--sync-bn', '--sb', action='store_true', help='sync BN across GPUs')
parser.add_argument('--world-size', '--ws', default=1, type=int, help='number of nodes for distributed training')
parser.add_argument('--rank', default=0, type=int, help='node rank for distributed training')
parser.add_argument('--dist-url', default='tcp://127.0.0.1:23456', type=str, help='url used to set up distributed training')
parser.add_argument('--dist-backend', default='nccl', type=str, help='distributed backend')
parser.add_argument('--hostfile', default='', type=str, help='hostfile distributed learning')
parser.add_argument('--auto_resume', action='store_true', help='auto resume for aimos')
parser.add_argument('--not_pin_memory', action='store_true', help='not pin memory')
parser.add_argument('--relative_hidden_size', type=float, default=-1.0)
parser.add_argument('--gflops_loss_type', type=str, choices=['real', 'upb'], default='real')
parser.add_argument('--gflops_loss_norm', default=1, type=int)
parser.add_argument('--backup_epoch_list', default=[9, 39], type=int, nargs="+") # keep old best models (for pretraining)
parser.add_argument('--warmup_epochs', default=-1, type=int, help='number of epochs for warmup')
parser.add_argument('--sth_no_flip', action='store_true')
parser.add_argument('--single_linear', action='store_true')
parser.add_argument('--triple_linear', action='store_true')
parser.add_argument('--verb_noun_acc', action='store_true')
parser.add_argument('--data_path', default=None, type=str, help='Only use it when your dataset is saved in '
'a customized path. Otherwise follow the '
'rules in common_*.py')
parser.add_argument('--exps_path', default=None, type=str, help='Only use it when your experiment log is saved in '
'a customized path. Otherwise follow the '
'rules in common_*.py')
parser.add_argument('--shared_policy_net', action='store_true')
parser.add_argument('--granularity', default=1, type=int)
parser.add_argument('--hidden_quota', default=-1, type=int)
parser.add_argument('--finetune_last10', action='store_true')
parser.add_argument('--always_flip', action='store_true')
parser.add_argument('--conditional_flip', action='store_true')
parser.add_argument('--adaptive_flip', action='store_true')
parser.add_argument('--use_segk8', action='store_true')
parser.add_argument('--use_tsmk8', action='store_true')
parser.add_argument('--use_tsmk16', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_npb', action='store_true')
parser.add_argument('--gate_lr_factor', default=1.0, type=float)
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