【文件属性】：
文件名称：PyTorch-BYOL:Bootstrap自己的潜能的PyTorch实现
文件大小：57KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-01 07:38:10
deep-learning pytorch representation-learning unsupervised-learning self-supervised-learning
PyTorch-BYOL
潜能的PyTorch实施。
安装
克隆存储库并运行
$ conda env create --name byol --file env.yml
$ conda activate byol
$ python main.py
设定档
在运行PyTorch BYOL之前，请确保在config.yaml文件上选择了正确的运行配置。
network :
name : resnet18 # base encoder. choose one of resnet18 or resnet50
# Specify a folder containing a pre-trained model to fine-tune. If training from scratch, pass None.
fine_tune_from : ' resnet-18_40-epo
【文件预览】：
PyTorch-BYOL-master
----env.yml(266B)
----README.md(2KB)
----eval()
--------linear_feature_eval.ipynb(15KB)
----trainer.py(4KB)
----utils.py(397B)
----models()
--------mlp_head.py(448B)
--------resnet_base_network.py(699B)
----main.py(2KB)
----config()
--------config.yaml(485B)
----data()
--------gaussian_blur.py(1KB)
--------multi_view_data_injector.py(445B)
--------transforms.py(842B)
----assets()
--------arch.png(49KB)