# Add the class order given for Imagenet100 in Small-task incremental (B3) paper first manually in code. Initial experiments will have better results in lower epochs (3 -> 7 -> 15) will be the trend.
python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 51 --seed 0 --memory_size 1020 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt51_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
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python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 54 --seed 0 --memory_size 1080 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt54_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
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python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 56 --seed 0 --memory_size 1120 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt56_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 57 --seed 0 --memory_size 1140 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt57_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 58 --seed 0 --memory_size 1160 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt58_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
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python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 73 --seed 0 --memory_size 1460 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt73_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
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python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 75 --seed 0 --memory_size 1500 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt75_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
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python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 82 --seed 0 --memory_size 1640 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt82_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 83 --seed 0 --memory_size 1660 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt83_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
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python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 99 --seed 0 --memory_size 1980 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt99_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
python main.py --dataset ImageNet100 --num_pretrain_classes 50 --num_classes_per_task 1 --num_tasks 100 --seed 0 --memory_size 2000 --num_pretrain_passes 128 --num_passes 16 --regularization cutmix --model ResNet --depth 18 --exp_name ImageNet100_ResNet18_ncpt1_nt100_M20_pe128_cl16 --old_exp_name ImageNet_Pretrain_ep128_50tasks
