uniMASK/scripts/maze_ft_final.sh
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#
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#seq 10 ->
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#python train.py maze --batch_size=100 --data_prop=0.9 --embed_dim=128 --env_spec=medium --epochs=600 --final_rew_eval_num=1000 --horizon=200 --lr=0.00008 --nheads=16 --nlayers=4 --rew_eval_freq=10 --reward_scale=1 --save_best=rew --seq_len=10 --state_loss=1 --torch_cpus=1 --train_rew_eval_num=100 --wandb_project=maze_expl_sweeps_reproduce2 --wandb_sweep_params=FB,BC,BC_RC,BC, -rct --eval_types RC_auto --finetune 900N_10len_BC_RC_rl_seed13 -s 13
#python train.py maze --batch_size=100 --data_prop=0.9 --embed_dim=128 --env_spec=medium --epochs=600 --final_rew_eval_num=1000 --horizon=200 --lr=0.00008 --nheads=16 --nlayers=4 --rew_eval_freq=10 --reward_scale=1 --save_best=rew --seq_len=10 --state_loss=1 --torch_cpus=1 --train_rew_eval_num=100 --wandb_project=maze_expl_sweeps_reproduce2 --wandb_sweep_params=FB,BC,BC_RC,BC, -rct --eval_types RC_auto --finetune 900N_10len_BC_RC_rl_seed13 -s 14
#
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