【文件属性】：
文件名称：essential-BYOL:BYOL在PyTorch + PyTorch Lightning中的基本实现
文件大小：147KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 14:46:50
Python
基本BYOL
一个简单而完整的实现在PyTorch + 。
好东西：
良好的性能（CIFAR100的线性评估精度约为67％）
最少的代码，易于使用和扩展
PyTorch Lightning提供的多GPU / TPU和AMP支持
ImageNet支持（需要测试）
在训练过程中执行线性评估，而无需任何其他前向通过
用Wandb记录
表现
线性评估精度
这是训练1000个纪元后的准确性：
数据集
帐户@ 1
Acc @ 5
CIFAR10
91.1％
99.8％
CIFAR100
67.0％
90.5％
训练和验证曲线
CIFAR10
CIFAR100
环境
conda create --name essential-byol python=3.8
conda activate essential-byol
conda install pytorch=1.7.
【文件预览】：
essential-BYOL-main
----byol()
--------model.py(6KB)
--------nets.py(2KB)
----main.py(3KB)
----assets()
--------acc@5-CIFAR100.png(27KB)
--------loss-CIFAR10.png(22KB)
--------loss-CIFAR100.png(24KB)
--------acc@5-CIFAR10.png(13KB)
--------acc@1-CIFAR10.png(27KB)
--------acc@1-CIFAR100.png(34KB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(2KB)
----data_utils()
--------modules.py(5KB)
--------transforms.py(2KB)