RoCL:论文代码“职业性自我监督的对比学习”（NeurIPS 2020）

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文件名称：RoCL:论文代码“职业性自我监督的对比学习”（NeurIPS 2020）

文件大小：138KB

文件格式：ZIP

更新时间：2024-05-04 05:08:54

self-supervised-learning adversarial-training rocl Python

RoCL-Adversarial自我监督对比学习 该存储库是 ， 和进行的“”的官方实现。 要求 目前，需要以下软件包 python 3.6+ 火炬1.1+ 火炬视觉0.3+ CUDA 10.1以上 == 0.1.2 软件包 == 0.1 训练 要在本文中训练模型，请运行以下命令： Rok内的mkdir数据文件夹 mkdir ./Data python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 rocl_train.py --ngpu 2 --batch-size=256 --model='ResNet18' --k=7 --loss_type='sim' --advtrain_type='Rep' --attack_type='linf' --name= --regularize_to='

【文件预览】：
RoCL-master
----README.md(2KB)
----src()
--------model_loader.py(677B)
--------rocl_train.py(7KB)
--------robustness_test.py(5KB)
--------warmup_scheduler()
--------argument.py(8KB)
--------data_loader.py(6KB)
--------linear_eval.py(10KB)
--------utils.py(6KB)
--------models()
--------attack_lib.py(7KB)
--------__pycache__()
--------loss.py(3KB)
--------total_process.sh(3KB)
--------data()
--------init_paths.py(78B)