使用PyTorch在GPU上进行MIL-NCE端到端HowTo100M培训 此存储库包含CVPR'20论文的开源PyTorch分布式培训代码：[1]。 [1]中的原始代码库依赖于Google和DeepMind的内部工具以及TPU v3加速器的使用，这使其难以按原样发布。 相反，此存储库使用PyTorch / ffmpeg和合理数量的GPU提供了[1]的实现。 培训代码在法国公共AI集群（请参阅下面的致谢）。 它经过专门设计，可在基于SLURM的集群管理上运行，以进行多节点分布式培训，但可以轻松地针对任何其他集群管理系统进行修改。 本文的开源PyTorch实现有一些细微的差异，例如： 使用余弦学习速率衰减代替[1]中描述的逐步衰减。 没有在不同的GPU和节点之间共享批处理规范化统计信息，因为在GPU上执行此类操作比TPU慢得多。 使用略微不同的时空训练视频分辨率的输入视频剪辑。

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参数：二进制结果变量 obj_outcome，其维度与 obj_testScore 相同。 输出：测试结果（测试的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性）。 新颖之处在于此功能的速度。 计算真/假阳性和真/假阴性的群体，而无需对整个群体进行任何迭代（例如，在 10^6 群体上迭代可能需要 30 分钟）。 当我在 MATLAB 中编写自制机器学习代码时，我发现这非常有用。 我需要计算敏感性、特异性、阳性/阴性预测值和一致性。

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Algorithm-Noise-Contrastive-Estimation-NCE-for-pyTorch.zip,重新实现Pytorch的噪声对比估计算法，遵循“噪声对比估计：非标准化统计模型的新估计原理”（Gutmann和Hyvarinen，AISTATS 2010）,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

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