train_real.sh

for seed in {12..15};
do
    python train_real.py \
        --seed=${seed} \
        --K=20\
        --T=1\
        --alpha=0.5\
        --attr_mask=0.15\
        --batch_size=32\
        --beta1=0.01\
        --beta2=0.01\
        --dataset=Pubmed\
        --epochs=200\
        --hidden=64\
        --hop=2\
        --lr=0.01\
        --model=DeGNN\
        --nlayer=3\
        --weight_decay=0.0005\
        --debug
done

for seed in {11..15};
do
    python train_real.py \
        --seed=${seed} \
        --K=25\
        --T=1\
        --alpha=0.5\
        --attr_mask=0.4\
        --batch_size=32\
        --beta1=0.001\
        --beta2=0.001\
        --dataset=citeseer\
        --epochs=200\
        --hidden=64\
        --hop=2\
        --lr=0.01\
        --model=DeGNN\
        --nlayer=2\
        --weight_decay=0.0005 \
        --debug
done

for seed in {11..15}
do
    python train_real.py \
        --K=30\
        --T=1\
        --alpha=0.2\
        --attr_mask=0.4\
        --batch_size=32\
        --beta1=0.01\
        --beta2=0.01\
        --dataset=Cora\
        --epochs=100\
        --hidden=128\
        --hop=2\
        --lr=0.01\
        --model=DeGNN\
        --nlayer=2\
        --seed=${seed}\
        --weight_decay=0.0005\
        --debug\
        --init
done