文件名称:
SimCLR：SimCLR的PyTorch实现：视觉表示形式对比学习的简单框架-源码
开发工具:
文件大小: 18kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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