文件名称：DFT的matlab源代码-cca.pytorch:用于研究DNN的CCA
文件大小：39KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 21:12:54
系统开源
DFT的matlab源代码不推荐使用此库，而推荐使用。 我将不再支持该存储库。 CCA.pytorch PyTorch的实现 现在，GPU被设置为SVD计算的默认设备。 要求 Python> = 3.6 PyTorch> = 0.4.1 火炬视觉> = 0.2.1 要运行example.py ，您还需要 matplotlib 用法 from cca import CCAHook device = "cuda" # or "cpu" hook1 = CCAHook ( model , "layer3.0.conv1" , svd_device = device ) hook2 = CCAHook ( model , "layer3.0.conv2" , svd_device = device ) model . eval () with torch . no_grad (): model ( torch . randn ( 1200 , 3 , 224 , 224 )) hook1 . distance ( hook2 , size = 8 ) # resize to 8x8 例子 py
【文件预览】：
cca.pytorch-master
----example.py(2KB)
----graph.png(36KB)
----cca()
--------cca.py(7KB)
--------__init__.py(56B)
----setup.py(494B)
----README.md(1KB)