#!/bin/bash


DATA_DIR="E:\Projects_May2024\AdvTransferMed3D\datasets3d\btcv-synapse"
JSON_LIST="dataset_synapse_18_12.json"
# Baseline Training of models on BTCV


echo "Running Natural Training on BTCV for UNET"
python training.py  --model_name unet --in_channels 1 --out_channel 14 --feature_size=16 \
--dataset btcv --data_dir=$DATA_DIR --json_list $JSON_LIST --batch_size=3 \
--adv_training_mode False --freq_reg_mode False \
--attack_name vafa-3d --eps 4 --q_max 20 --steps 20 --block_size 32 32 32 --use_ssim_loss False \
--max_epochs 5000 --optim_lr=1e-4 --lrschedule=warmup_cosine --infer_overlap=0.5 \
--save_model_dir="./Results" \
--val_every 15

echo "Running Natural Training on BTCV for UNETR"
python training.py  --model_name unetr --in_channels 1 --out_channel 14 --feature_size=16 \
--dataset btcv --data_dir=$DATA_DIR --json_list $JSON_LIST --batch_size=3 \
--adv_training_mode False --freq_reg_mode False \
--attack_name vafa-3d --eps 4 --q_max 20 --steps 20 --block_size 32 32 32 --use_ssim_loss False \
--max_epochs 5000 --optim_lr=1e-4 --lrschedule=warmup_cosine --infer_overlap=0.5 \
--save_model_dir="./Results" \
--val_every 15

echo "Running Natural Training on BTCV for SegResNet"
python training.py  --model_name segresnet --in_channels 1 --out_channel 14 --feature_size=16 \
--dataset btcv --data_dir=$DATA_DIR --json_list $JSON_LIST --batch_size=3 \
--adv_training_mode False --freq_reg_mode False \
--attack_name vafa-3d --eps 4 --q_max 20 --steps 20 --block_size 32 32 32 --use_ssim_loss False \
--max_epochs 5000 --optim_lr=1e-4 --lrschedule=warmup_cosine --infer_overlap=0.5 \
--save_model_dir="./Results" \
--val_every 15


echo "Running Natural Training on BTCV for Swin-UNETR"
python training.py  --model_name swin_unetr --in_channels 1 --out_channel 14 --feature_size=16 \
--dataset btcv --data_dir=$DATA_DIR --json_list $JSON_LIST --batch_size=1 \
--adv_training_mode False --freq_reg_mode False \
--attack_name vafa-3d --eps 4 --q_max 20 --steps 20 --block_size 32 32 32 --use_ssim_loss False \
--max_epochs 5000 --optim_lr=1e-4 --lrschedule=warmup_cosine --infer_overlap=0.5 \
--save_model_dir="./Results" \
--val_every 15

echo "Running Natural Training on BTCV for UMAMBA-BOT"
python training.py  --model_name umamba_bot --in_channels 1 --out_channel 14 --feature_size=16 \
--dataset btcv --data_dir=$DATA_DIR --json_list $JSON_LIST --batch_size=3 \
--adv_training_mode False --freq_reg_mode False \
--attack_name vafa-3d --eps 4 --q_max 20 --steps 20 --block_size 32 32 32 --use_ssim_loss False \
--max_epochs 5000 --optim_lr=1e-4 --lrschedule=warmup_cosine --infer_overlap=0.5 \
--save_model_dir="./Results" \
--val_every 15




echo "Running Natural Training on BTCV for UMAMBA-ENC. Using argument --noamp True resulted in stable training"
  python training.py --noamp True  --model_name umamba_enc --in_channels 1 --out_channel 14 --feature_size=16 \
  --dataset btcv --data_dir=$DATA_DIR --json_list $JSON_LIST --batch_size=1 \
  --adv_training_mode False --freq_reg_mode False \
  --attack_name vafa-3d --eps 4 --q_max 20 --steps 20 --block_size 32 32 32 --use_ssim_loss False \
  --max_epochs 5000 --optim_lr=1e-4 --lrschedule=warmup_cosine --infer_overlap=0.5 \
  --save_model_dir="./Results_no_amp" \
  --val_every 15



