nVIDIA vGPU驱动/VMWARE ESXI 6.7主机驱动/8月最新:Grid 13.0
2021-09-14 13:03:01
40.32MB
nVIDIA vGPU驱动/VMWARE ESXI 6.5主机驱动/8月最新:Grid 13.0
2021-09-14 13:03:00
40.32MB
nVIDIA vGPU驱动/CitrixHypervisor 8.2主机驱动/8月最新:Grid 13.0
2021-09-14 13:03:00
29.83MB
nVIDIA vGPU驱动/xenserver 7.1主机驱动/8月最新:Grid 13.0
2021-09-14 13:02:59
28.47MB
nVIDIA vGPU驱动/KVM全系列版本主机驱动/8月最新:Grid 13.0
2021-09-14 13:02:59
24.68MB
NVIDIA VGPU LICENSE SERVER 最新版本安装程序for Windows
2021-09-14 13:02:59
149.38MB
NVIDIA VGPU LICENSE SERVER 最新版本安装程序for Linux
2021-09-14 13:02:58
136.38MB
NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run，Linux显卡驱动nvidia-440.100
2021-09-13 17:26:28
137.95MB
1
对比学习方法
支持更多内容的对比学习方法的第三方pytorch实现（请参阅“可用内容”部分）。
有什么可用的？
使用SimCLR进行对比学习预训练
通过停止梯度进行在线线性评估
Pytorch闪电登录和默认收益（多GPU训练，混合精度等）
在GPU装置上收集负片以模拟更大的批次大小（尽管梯度不会在GPU上流动）
使用加快数据加载速度（以使用更多GPU内存为代价）
SimCLR多分辨率农作物
SimCLR +
预训练后线性评估（通常得出1-1.5％的准确度点）
工作于：
结果
模型
方法
数据集
时代
批
温度
多作
大理
监督下
在线线性评估
预训练后线性评估
Resnet18
SimCLR
Imagenet-100
100
256
0.2
70.74
71.02
Resnet18
SimCLR
Imagenet-100
100
256
0.2
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