generate-images

#!/usr/bin/env python
from argparse import ArgumentParser

parser = ArgumentParser()
parser.add_argument('--jobs', type=int, default=1)
parser.add_argument('--events', type=int, default=100)
parser.add_argument('--shrink', action='store_true', default=False)
parser.add_argument('--no-zoom', action='store_true', default=False)
parser.add_argument('--random-state', type=int, default=0)
parser.add_argument('--jet-size', type=float, default=1.0)
parser.add_argument('--subjet-size-fraction', type=float, default=0.5)
parser.add_argument('--subjet-dr-min', type=float, default=0.3) # 3 pixels 
parser.add_argument('--pt-min', type=float, default=200)
parser.add_argument('--pt-max', type=float, default=500)
parser.add_argument('--pt-bins', type=float, default=10)
parser.add_argument('--trimmed-mass-min', type=float, default=65)
parser.add_argument('--trimmed-mass-max', type=float, default=95)
parser.add_argument('config')
parser.add_argument('output')
args = parser.parse_args()

from deepjets.samples import get_flat_images, dataset_append
from oslo_concurrency.lockutils import lock
import numpy as np
import os

images, auxvars = get_flat_images(
    generator_params=dict(
        random_state=args.random_state,
        filename=args.config),
    nevents_per_pt_bin=args.events,
    pt_min=args.pt_min, pt_max=args.pt_max, pt_bins=args.pt_bins,
    trimmed_mass_min=args.trimmed_mass_min,
    trimmed_mass_max=args.trimmed_mass_max,
    shrink=args.shrink, shrink_mass=80.385,
    jet_size=args.jet_size,
    subjet_size_fraction=args.subjet_size_fraction,
    subjet_dr_min=args.subjet_dr_min,
    n_jobs=args.jobs, zoom=not args.no_zoom)

with lock(args.output, external=True,
          lock_path=os.path.dirname(os.path.abspath(args.output))): # InterProcessLock
    dataset_append(args.output, 'images', images)
    dataset_append(args.output, 'auxvars', auxvars)