SimCLR:SimCLR的PyTorch实现:视觉表示形式对比学习的简单框架-源码

上传者: 42098830 | 上传时间: 2021-09-05 16:41:15 | 文件大小: 18KB | 文件类型: ZIP
PyTorch SimCLR:视觉表示形式对比学习的简单框架 带有完整文档的博客文章: 另请参见。 安装 $ conda env create --name simclr --file env.yml $ conda activate simclr $ python run.py 配置文件 在运行SimCLR之前,请确保选择正确的运行配置。 您可以通过将关键字参数传递给run.py文件来更改正在运行的配置。 $ python run . py - data . / datasets - - dataset - name stl10 - - log - every - n - steps 100 - - epochs 100 如果要在CPU上运行它(出于调试目的),请使用--disable-cuda选项。 要进行16位精度的GPU培训,请确保安装并使用--fp16_precision标志。 功能评估 使用线性模型协议进行特征评估。 首先,我们在STL10 unsupervised集中使用SimCLR学习了功能。 然后,我们在SimCLR的冻结特征之上训练线性分类器。 根据从STL

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