essential-BYOL:BYOL在PyTorch + PyTorch Lightning中的基本实现

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文件名称：essential-BYOL:BYOL在PyTorch + PyTorch Lightning中的基本实现

文件大小：147KB

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更新时间：2024-06-11 08:33:30

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()
[e-mail](27KB)
--------loss-CIFAR10.png(22KB)
--------loss-CIFAR100.png(24KB)
[e-mail](13KB)
[e-mail](27KB)
[e-mail](34KB)
----README.md(3KB)
----.gitignore(2KB)
----data_utils()
--------modules.py(5KB)
--------transforms.py(2KB)