文件名称:
pytorch-metric-learning：在应用程序中使用深度度量学习的最简单方法。 模块化，灵活和可扩展。 用PyTorch写-源码
开发工具:
文件大小: 12mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：新闻
1月12日：v0.9.96大大提高了和的灵活性。 查看
12月10日：v0.9.95包括一个新的元组采矿器 。 查看
11月6日：v0.9.94中有一些小错误修复和改进。
文献资料
Google Colab示例
请参阅 以获取可以在Google Colab上下载或运行的笔记本的 。
PyTorch公制学习概述
该库包含9个模块，每个模块都可以在您现有的代码库中独立使用，或组合在一起以形成完整的培训/测试工作流程。
损失函数如何工作
在训练循环中使用损失和矿工
让我们初始化一个简单的 ：
from pytorch_metric_learning import losses
loss_func = losses . TripletMarginLoss ()
要在训练循环中计算损失，请传递模型计算的嵌入以及相应的标签。 嵌入的大小应为（N，embedding_size），标签的大小应为（N），其中N为批处理大小。
# your training loop
for i , ( data , labels ) in enumerate ( dataloader ):
optimiz
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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