runs/code-decoder-v30-alltrains-v2/sequential-loss/ckpt/generated.txt

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K=10,T=0.8: <data>argparse . argument parser ( description = ' py torch image net validation ' ) <newline> parser . add _ argument ( ' data ' , metavar = ' dir ' , <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> help = ' path to dataset ' ) <newline> parser . add _ argument ( ' - - model ' , ' - m ' , metavar = ' model ' , default = ' dpn 9 2 ' , <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> help = ' model architecture ( default : dpn 9 2 ) ' ) <newline> parser </data><tab> ) , <tab> <tab> <tab> ) = ( <tab> <tab> <tab> <tab> ) <tab> <tab> <tab> = <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> ) <tab> <tab> <tab> ) <tab> _ <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> ) <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> ) <newline> 
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K=10,T=0.8: <data>config . epochs : <newline> <tab> logging . info ( ' epoch % d : ' , checkpoint . state . epoch ) <newline> <tab> for b , ( inputs , labels ) in enumerate ( <newline> <tab> <tab> cpdata . load _ batches ( self . data [ ' train ' ] ) ) : <newline> <tab> <tab> loss , trainable _ params , new _ model _ state , optimizer _ state , mixed = update _ fn ( <newline> <tab> <tab> <tab> trainable _ params , fixed _ params , inputs , labels , model _ state </data>, _ . . , , _ , _ ) . = <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> = , , _ ( _ = ' _ , ) ] _ , <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> = <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> , <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> ( _ , <newline> 
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K=10,T=0.8: <data><newline> <tab> ax . set _ <UNK> ( [ f ' { a } ' for a in [ 2 0 , 3 0 , 4 0 , 4 5 ] ] ) <newline> elif args . nasspace = = ' nasbench 1 0 1 ' and args . dataset = = ' cifar 1 0 ' : <newline> <tab> ax . set _ <UNK> ( [ scale ( float ( a ) / 1 0 0 . ) for a in [ 5 0 , 8 0 , 9 0 , 9 5 ] ] ) <newline> <tab> ax </data>. ) <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <newline> <tab> <tab> return : <newline> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> <tab> 
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