在Pytorch中进行对比学习变得简单 似乎我们可以进行图像的自我监督学习。 这是一种使用Pytorch包装器的简单方法,可以在任何视觉神经网络上进行对比式自我监督学习。 目前,它包含足够的设置供一个人在SimCLR或CURL中使用的任何一种方案上进行训练。 您可以包装接受可视输入的任何神经网络,无论是Resnet,策略网络还是GAN的鉴别器。 其余的都照顾好了。 问题 事实证明,CURL的结果。 建议您使用SimCLR设置,直到另行通知。 安装 $ pip install contrastive-learner 用法 SimCLR(具有标准化温度标度的交叉熵损失的投影头) import torch from contrastive_learner import ContrastiveLearner from torchvision import models resnet = m
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