efficientnet-b1_classify_slurm_script

#!/bin/bash -l

#SBATCH -J efb1JL                                       # nazwa zadania
#SBATCH -p batch                                        # nazwa kolejki [test, batch]
#SBATCH -N 1                                            # ilość węzłów (default 1)
#SBATCH --ntasks-per-node=48                            # ilość rdzeni w węźle [max=48 (default)]
#SBATCH --mem=25000                                     # ilość pamięci na realizację zadania na węzeł [MB]
#SBATCH --time=24:00:00                                 # określenie czasu dla zadania [test(max)=15 min.; batch(max)=3 dni]
#SBATCH --mail-type=END                                 # powiadomienie o końcu działania zadania na adres mail
#SBATCH --mail-user=j.losinski@wi.umg.edu.pl            # wysłanie wiadomości o zadaniu na wybrany adres

# 1. Wczytanie modułów
module load trytonp/python3/3.11.7

# 2. Pobranie modułów
pip3 install --user -r requirements.txt

# 3. Uruchomienie skryptu
python3 classify.py --cnn_type efficientnet-b1 --n_classes 26 \
    --path_to_dataset ./maritime-flags-dataset/SMOTE_balanced_flags \
    --batch_size 32 --n_epochs 100 --learning_rate 0.001