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model_name=AutoTimes_Llama
python -u run.py \
--task_name in_context_forecast \
--is_training 1 \
--root_path ./dataset/m4 \
--test_data_path m3_yearly_dataset.tsf \
--seasonal_patterns 'Yearly' \
--model_id m4_Yearly \
--model $model_name \
--data m4 \
--seq_len 18 \
--label_len 12 \
--token_len 6 \
--test_seq_len 6 \
--test_label_len 0 \
--test_pred_len 6 \
--batch_size 16 \
--des 'Exp' \
--itr 1 \
--learning_rate 0.0005 \
--loss 'SMAPE' \
--use_amp \
--mlp_hidden_dim 128 \
--cosine \
--tmax 10 \
--drop_short
python -u run.py \
--task_name in_context_forecast \
--is_training 1 \
--root_path ./dataset/m4 \
--test_data_path m3_quarterly_dataset.tsf \
--seasonal_patterns 'Quarterly' \
--model_id m4_Quarterly \
--model $model_name \
--data m4 \
--seq_len 24 \
--label_len 16 \
--token_len 8 \
--test_seq_len 8 \
--test_label_len 0 \
--test_pred_len 8 \
--batch_size 16 \
--des 'Exp' \
--itr 1 \
--learning_rate 0.0001 \
--loss 'SMAPE' \
--use_amp \
--mlp_hidden_dim 1024 \
--cosine \
--tmax 10 \
--drop_short
python -u run.py \
--task_name in_context_forecast \
--is_training 1 \
--root_path ./dataset/m4 \
--test_data_path m3_monthly_dataset.tsf \
--seasonal_patterns 'Monthly' \
--model_id m4_Monthly \
--model $model_name \
--data m4 \
--seq_len 54 \
--label_len 36 \
--token_len 18 \
--test_seq_len 18 \
--test_label_len 0 \
--test_pred_len 18 \
--batch_size 16 \
--des 'Exp' \
--itr 1 \
--learning_rate 0.0005 \
--loss 'SMAPE' \
--use_amp \
--mlp_hidden_dim 256 \
--cosine \
--tmax 10 \
--drop_short
python -u run.py \
--task_name in_context_forecast \
--is_training 1 \
--root_path ./dataset/m4 \
--test_data_path m3_other_dataset.tsf \
--seasonal_patterns 'Quarterly' \
--model_id m4_Quarterly \
--model $model_name \
--data m4 \
--seq_len 24 \
--label_len 16 \
--token_len 8 \
--test_seq_len 8 \
--test_label_len 0 \
--test_pred_len 8 \
--batch_size 16 \
--des 'Exp' \
--itr 1 \
--learning_rate 0.0005 \
--loss 'SMAPE' \
--use_amp \
--mlp_hidden_dim 512 \
--cosine \
--tmax 10 \
--drop_short