export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
model_name=Linear
for seq_len in 48 96 144 192 240 288 336 384 432; do
  for pred_len in 48; do
    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path ETTh1.csv \
      --task_id ETTh1_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data ETTh1 \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 7 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 32 --learning_rate 0.005

    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path ETTh2.csv \
      --task_id ETTh2_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data ETTh2 \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 7 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 32 --learning_rate 0.05

    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path ETTm1.csv \
      --task_id ETTm1_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data ETTm1 \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 7 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 8 --learning_rate 0.0001

    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path ETTm2.csv \
      --task_id ETTm2_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data ETTm2 \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 7 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 32 --learning_rate 0.001

    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path exchange_rate.csv \
      --task_id Exchange_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data custom \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 8 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 32 --learning_rate 0.0005

    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path weather.csv \
      --task_id weather_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data custom \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 21 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 32

    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path traffic.csv \
      --task_id traffic_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data custom \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 862 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --learning_rate 0.05
    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path electricity.csv \
      --task_id Electricity_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data custom \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 321 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --learning_rate 0.001
  done

  for pred_len in 24; do
    python -u run.py \
      --is_training 1 \
      --data_path national_illness.csv \
      --task_id national_illness_$seq_len'_'$pred_len \
      --model $model_name \
      --data custom \
      --features M \
      --seq_len $seq_len \
      --label_len 18 \
      --pred_len $pred_len \
      --enc_in 7 \
      --des 'low rank experiment' \
      --tags seq_len \
      --flat_input \
      --batch_size 32 --learning_rate 0.01
  done
done
