from pytorch_metric_learning import miners, lossesminer = miners.MultiSimilarityMiner()loss_func = losses.TripletMarginLoss()# your training loopfor i, (data, labels) in enumerate(dataloader): optimizer.zero_grad() embeddings = model(data) hard_pairs = miner(embeddings, labels) loss = l...
pytorch-metric-learning包含9个模块,每个模块都可以在现有的代码库中独立使用,或者组合在一起作为一个完整的训练、测试工作流。 1.1、自定义度量学习损失函数 损失函数可以使用距离、规约方法和正则化方法来进行定制化。在下面的图表中,miner在批量中找到难训练的样本对的索引,这些索引被索引到距离矩阵。 2、距离度量 ...
1. 安装 PyTorch Metric Learning 在安装PyTorch Metric Learning之前,你需要确保你的环境中安装了PyTorch。你可以使用以下命令来安装PyTorch(根据你的系统和CUDA版本选择合适的命令): # CPU版本pipinstalltorch torchvision torchaudio# 如果你有GPU,选择合适的CUDA版本# 例如,假设使用CUDA 11.7版本pipinstalltorch torchvis...
metric learning全称是 Distance metric learning,就是通过机器学习的形式,根据训练数据,自动构造出一种基于特定任务的度量函数。 metric learning问题,可以分为两种: 一是supervised learning,这类监督学习单元是单个数据,每个数据都有对应标签。metric learning是学习一种度量可以让相同标签数据的距离更近,不同标签数据的...
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可以查阅 pytorch-metric-learning 文档中的 Miners 一节(https://kevinmusgrave.github.io/pytorch-metric-learning/miners/)。 参考来源# EORA.ai,“How to Build an Image Search Engine to Find Similar Images”,https://medium.com/@eora/how-to-build-an-image-search-engine-to-find-similar-images-c6...
本文介绍了Pytorch-metric-learning库中用于度量学习的相关模块与技术，这些技术主要围绕损失函数、难样本挖掘、规约方法、正则化方法、采样器、训练与测试、准确性计算以及分布式训练等方面展开。首先，库中包含了9个模块，每个模块都提供独立使用或组合以构建完整的度量学习工作流的能力。其中，自定义度量学习...
PyTorch Metric Learning Documentation Google Colab Examples Benefits of this library Installation Pip Conda Benchmark results Library contents Losses: Miners: Regularizers: Samplers: Trainers: Testers: Utils: Base Classes, Mixins, and Wrappers:
pip install pytorch-metric-learning==0.9.89.dev2 To install on Windows: pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install pytorch-metric-learning To install with evaluation and logging capabilities (This will install the unofficial...
PyTorch Metric Learning Overview This library contains 9 modules, each of which can be used independently within your existing codebase, or combined together for a complete train/test workflow. How loss functions work Using losses and miners in your training loop ...