【文件属性】：
文件名称：PCL:用于“无监督表示的原型对比学习”的PyTorch代码
文件大小：162KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-07 19:50:17
representation-learning self-supervised-learning pre-trained-model unsupervsied-learning contrastive-learning
无监督表示的典型对比学习（Salesforce研究）
这是的PyTorch实现：
@article{PCL,
title={Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations},
author={Junnan Li and Pan Zhou and Caiming Xiong and Steven C.H. Hoi},
journal={ICLR},
year={2021}
}
要求：
ImageNet数据集
Python≥3.6
PyTorch≥1.4
：点安装faiss-gpu
点安装tqdm
无监督培训：
此实现仅支持多gpu的DistributedDataParallel训练，该训练更快，更简单； 不支持single-gpu或DataParallel培训。
要使用4-gpu或8
【文件预览】：
PCL-master
----main_pcl.py(22KB)
----pcl()
--------builder.py(8KB)
--------__init__.py(1B)
--------loader.py(1016B)
----eval_svm_voc.py(9KB)
----img()
--------PCL_framework.png(140KB)
----LICENSE(1KB)
----eval_cls_imagenet.py(19KB)
----README.md(3KB)
----voc.py(11KB)