文件名称：SimSiam:论文“探索简单的暹罗表示学习”的pytorch实现
文件大小：168KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 05:51:57
Python
消息 已经两个月了，我想我终于找到了Simsiam / BYOL避免使用停止梯度和预测变量来避免崩溃解决方案的真正原因！！！ 在上关注我，敬请期待！ SimSiam Chenxinlei和He Kaiming的《一文的PyTorch实现 依存关系 如果您没有python 3环境： conda create -n simsiam python=3.8 conda activate simsiam 然后安装所需的软件包： pip install -r requirements.txt 运行SimSiam CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --data_dir ../Data/ --log_dir ../logs/ -c configs/simsiam_cifar.yaml --ckpt_dir ~/.cache/ --hide_progress
【文件预览】：
SimSiam-main
----.gitignore(66B)
----README.md(3KB)
----configs()
--------simclr_cifar.yaml(1KB)
--------simsiam_cifar.yaml(1KB)
--------simsiam_cifar_eval_sgd.yaml(746B)
--------byol_cifar.yaml(1KB)
--------simsiam_cifar_quick.yaml(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------simsiam_cifar_eval_lars.yaml(749B)
----LICENSE(1KB)
----datasets()
--------random_dataset.py(493B)
--------__init__.py(1KB)
----augmentations()
--------byol_aug.py(3KB)
--------gaussian_blur.py(9KB)
--------swav_aug.py(0B)
--------simclr_aug.py(1KB)
--------simsiam_aug.py(5KB)
--------eval_aug.py(956B)
--------__init__.py(801B)
----linear_eval.py(4KB)
----simsiam-800e90.83acc.svg(370KB)
----models()
--------simsiam.py(4KB)
--------swav.py(324B)
--------backbones()
--------__init__.py(987B)
--------byol.py(3KB)
--------simclr.py(2KB)
----main.py(4KB)
----optimizers()
--------larc.py(4KB)
--------lars_simclr.py(5KB)
--------__init__.py(1KB)
--------lars.py(4KB)
--------lr_scheduler.py(2KB)
----requirements.txt(122B)
----tools()
--------file_exist_fn.py(254B)
--------logger.py(1KB)
--------knn_monitor.py(3KB)
--------average_meter.py(794B)
--------__init__.py(178B)
--------accuracy.py(548B)
--------plotter.py(1010B)
----arguments.py(3KB)