首先,你需要准备好你的数据集。通常,Contrastive Loss用于学习图像、文本等数据的相似性,所以你需要根据你的应用场景加载并处理数据。 # 代码示例importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset# 加载数据集dataset=YourDataset()data_loader=DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True) 1. 2. 3. 4. 5...
target =torch.ones(out1.size()[0]).to(device) loss = criterion(out1, out2, target) loss.backward()optimizer.step() if i % 100 == 0: print("Epoch: ", epoch+1, " Iteration: ", i+1, " Loss: ", loss.item()) # 测试模型 model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.n...
,类内距离和类间距离很接近,但是存在一个margin(α),比较容易优化。 PyTorch中的Triplet-Loss接口: CLASS torch.nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2.0, eps=1e-06, swap=False, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1. 2. 参数: margin(float) – 默认为1 p(int) – norm degree,...
L2 norm可以直接用pytorch的torch.nn.functional.normalize来实现。训练的时候,分类器上的cross entropy loss,embedding layer这里的contrastive loss一起上。测试的时候,embedding layer就被弃用了,走原本的测试流程就行。超参数 ,论文源码中使用了0.07。 另外再吐槽一下,L2 norm好多人写博客都说,把向量归一化到0--1...
contrastive loss 的高级代码实现 (pytorch) =1e9 def_contrastive_loss_forward(self, hidden1:torch.Tensor, hidden2:torch.Tensor, hidden_norm:bool=True, temperature:float=1.0): """ hidden1: (batch_size, dim) hidden2: (batch_size, dim)...
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