export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3

#cd ..
model=Informer

#for preLen in 96 192 336 720; do
for preLen in 48; do

  # ETT m1
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path ETTm1.csv \
    --task_id ETTm1 \
    --model $model \
    --data ETTm1 \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 7 \
    --dec_in 7 \
    --c_out 7 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  # ETTh1
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path ETTh1.csv \
    --task_id ETTh1 \
    --model $model \
    --data ETTh1 \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 7 \
    --dec_in 7 \
    --c_out 7 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  # ETTm2
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path ETTm2.csv \
    --task_id ETTm2 \
    --model $model \
    --data ETTm2 \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 7 \
    --dec_in 7 \
    --c_out 7 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  # ETTh2
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path ETTh2.csv \
    --task_id ETTh2 \
    --model $model \
    --data ETTh2 \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 7 \
    --dec_in 7 \
    --c_out 7 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  ## electricity
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path electricity.csv \
    --task_id ECL \
    --model $model \
    --data custom \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 321 \
    --dec_in 321 \
    --c_out 321 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  # exchange
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path exchange_rate.csv \
    --task_id Exchange \
    --model $model \
    --data custom \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 8 \
    --dec_in 8 \
    --c_out 8 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  # traffic
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path traffic.csv \
    --task_id traffic \
    --model $model \
    --data custom \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 862 \
    --dec_in 862 \
    --c_out 862 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64

  # weather
  python -u run.py \
    --is_training 1 \
    --data_path weather.csv \
    --task_id weather \
    --model $model \
    --data custom \
    --features M \
    --seq_len 96 \
    --label_len 48 \
    --pred_len $preLen \
    --e_layers 2 \
    --d_layers 1 \
    --factor 3 \
    --enc_in 21 \
    --dec_in 21 \
    --c_out 21 \
    --des 'global_dataset' \
    --channel_independent \
    --batch_size 512 \
    --d_model 64
done

#for preLen in 24 36 48 60; do
#  # illness
#  python -u run.py \
#    --is_training 1 \
#    --data_path national_illness.csv \
#    --task_id ili \
#    --model $model \
#    --data custom \
#    --features M \
#    --seq_len 36 \
#    --label_len 18 \
#    --pred_len $preLen \
#    --e_layers 2 \
#    --d_layers 1 \
#    --factor 3 \
#    --enc_in 7 \
#    --dec_in 7 \
#    --c_out 7 \
#    --des 'global_dataset' \
#    --channel_independent \
#    --batch_size 64 \
#    --d_model 512
#done
