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Train script
Author: Pu Zhang
Date: 2019/7/1
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import argparse
import ast
from Processor import *
def get_parser():
parser = argparse.ArgumentParser(
description='States Refinement LSTM')
parser.add_argument(
'--using_cuda',default=True,type=ast.literal_eval) # We did not test on cpu
# You may change these arguments (model selection and dirs)
parser.add_argument(
'--test_set',default=0,type=int,
help='Set this value to 0~4 for ETH-univ, ETH-hotel, UCY-zara01, UCY-zara02, UCY-univ')
parser.add_argument(
'--gpu', default=0,type=int,
help='gpu id')
parser.add_argument(
'--base_dir',default='.',
help='Base directory including these scrits.')
parser.add_argument(
'--save_base_dir',default='./savedata/',
help='Directory for saving caches and models.')
parser.add_argument(
'--phase', default='train',
help='Set this value to \'train\' or \'test\'')
parser.add_argument(
'--train_model', default='srlstm',
help='Your model name')
parser.add_argument(
'--load_model', default=0,type=int,
help="load model weights from this index before training or testing")
parser.add_argument(
'--pretrain_model', default='',
help='Your pretrained model name. Used in training second states refienemnt layer.')
parser.add_argument(
'--pretrain_load', default=0,type=int,
help="load pretrained model from this index. Used in training second states refienemnt layer.")
parser.add_argument(
'--model', default='models.SR_LSTM')
######################################
parser.add_argument(
'--dataset',default='eth5')
parser.add_argument(
'--save_dir')
parser.add_argument(
'--model_dir')
parser.add_argument(
'--config')
parser.add_argument(
'--ifvalid',default=True,type=ast.literal_eval,
help="=False,use all train set to train,"
"=True,use train set to train and valid")
parser.add_argument(
'--val_fraction',default=0.2,type=float)
#Model parameters
#LSTM
parser.add_argument(
'--output_size',default=2,type=int)
parser.add_argument(
'--input_embed_size',default=32,type=int)
parser.add_argument(
'--rnn_size',default=64,type=int)
parser.add_argument(
'--hidden_dot_size',default=32,type=int)
parser.add_argument(
'--ifdropout',default=True,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--dropratio',default=0.1,type=float)
parser.add_argument(
'--std_in',default=0.2,type=float)
parser.add_argument(
'--std_out',default=0.1,type=float)
#States Refinement
parser.add_argument(
'--ifbias_gate',default=True,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--WAr_ac',default='')
parser.add_argument(
'--ifbias_WAr',default=False,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--input_size',default=2,type=int)
parser.add_argument(
'--rela_embed_size', default=32,type=int)
parser.add_argument(
'--rela_hidden_size', default=16,type=int)
parser.add_argument(
'--rela_layers', default=1,type=int)
parser.add_argument(
'--rela_input', default=2,type=int)
parser.add_argument(
'--rela_drop', default=0.1,type=float)
parser.add_argument(
'--rela_ac', default='relu')
parser.add_argument(
'--ifbias_rel',default=True,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--nei_hidden_size', default=64,type=int)
parser.add_argument(
'--nei_layers', default=1,type=int)
parser.add_argument(
'--nei_drop', default=0,type=int)
parser.add_argument(
'--nei_ac', default='')
parser.add_argument(
'--ifbias_nei',default=False,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--mp_ac', default='')
parser.add_argument(
'--nei_std',default=0.01,type=float)
parser.add_argument(
'--rela_std',default=0.3,type=float)
parser.add_argument(
'--WAq_std',default=0.05,type=float)
parser.add_argument(
'--passing_time',default=2,type=int,
help='States refinement layers. We did not test on training multiple SR layers in end2end mode')
#Social LSTM
parser.add_argument(
'--grid_size',default=4,type=int)
parser.add_argument(
'--nei_thred_slstm',default=2,type=int)
#Perprocess
parser.add_argument(
'--seq_length',default=20,type=int)
parser.add_argument(
'--obs_length',default=8,type=int)
parser.add_argument(
'--pred_length',default=12,type=int)
parser.add_argument(
'--batch_around_ped',default=128,type=int)
parser.add_argument(
'--batch_size',default=8,type=int)
parser.add_argument(
'--val_batch_size',default=8,type=int)
parser.add_argument(
'--test_batch_size',default=4,type=int)
parser.add_argument(
'--show_step',default=40,type=int)
parser.add_argument(
'--start_test',default=100,type=int)
parser.add_argument(
'--num_epochs',default=300,type=int)
parser.add_argument(
'--ifshow_detail',default=True,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--ifdebug',default=False,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--ifsave_results', default=False,type=ast.literal_eval)
parser.add_argument(
'--randomRotate',default=True,type=ast.literal_eval,
help="=True:random rotation of each trajectory fragment")
parser.add_argument(
'--neighbor_thred',default=10,type=int)
parser.add_argument(
'--learning_rate',default=0.0015,type=float)
parser.add_argument(
'--clip',default=1,type=int)
return parser
def load_arg(p):
# save arg
if os.path.exists(p.config):
with open(p.config, 'r') as f:
default_arg = yaml.load(f)
key = vars(p).keys()
for k in default_arg.keys():
if k not in key:
print('WRONG ARG: {}'.format(k))
try:
assert (k in key)
except:
s=1
parser.set_defaults(**default_arg)
return parser.parse_args()
else:
return False
def save_arg(args):
# save arg
arg_dict = vars(args)
if not os.path.exists(args.model_dir):
os.makedirs(args.model_dir)
with open(args.config, 'w') as f:
yaml.dump(arg_dict, f)
if __name__ == '__main__':
parser = get_parser()
p = parser.parse_args()
p.save_dir=p.save_base_dir+str(p.test_set)+'/'
p.model_dir=p.save_base_dir+str(p.test_set)+'/'+p.train_model+'/'
p.config=p.model_dir+'/config_'+p.phase+'.yaml'
if not load_arg(p):
save_arg(p)
args = load_arg(p)
torch.cuda.set_device(args.gpu)
processor = Processor(args)
if args.phase=='test':
processor.playtest()
else:
processor.playtrain()