文件名称:
CLOPS:进行CLOPS中引入的实验代码-源码
开发工具:
文件大小: 61kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：剪辑
CLOPS是基于重播的持续学习策略，它同时使用缓冲区存储和获取机制。
在“ CLOPS：生理信号的持续学习”中描述了该方法。
要求
CLOCS代码要求
Python 3.6或更高版本
PyTorch 1.0或更高版本
数据集
下载
可以从以下链接下载数据集：
PhysioNet 2020年： ://physionetchallenges.github.io/2020/
查普曼（Chapman）： :
心脏病学： :
前处理
为了针对CLOPS适当地预处理数据集，请参考以下存储库： ://anonymous.4open.science/r/9ecc66f3-e173-4771-90ce-ff35ee29a1c0/
训练
要在本文中训练模型，请运行以下命令：
python run_experiments.py
评估
要评估本文中的模型，请运行以下命令：
python
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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