defmeta_train(model,train_data,epochs=5):forepochinrange(epochs):forsupport_set,query_setincreate_tasks(train_data):# 创建任务optimizer.zero_grad()output=model(support_set)# 模型预测loss=criterion(output,support_labels)# 计算损失loss.backward()# 反向传播optimizer.step()# 更新权重# 在查询集上...
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Torchmeta 是 PyTorch 中用于小样本(few-shot)学习和元学习(meta-learning)的扩展和数据加载器的工具。 Torchmeta 包含了主流的元学习基准,与 Torchvision和 PyTorch的DataLoader完全兼容。 【特性】 - Torchmeta 通过少量的分类和回归为大多数标准基准提供了 DataLoader,并提供了新的元数据集。 -数据加载器与 PyTorch ...
[4] Finn, Chelsea, Pieter Abbeel, and Sergey Levine. "Model-agnostic meta-learning for fast adaptation of deep networks." In International Conference on Machine Learning, pp. 1126-1135. PMLR, 2017. [5] Bertinetto, Luca, Joao F. Henriques, Philip Torr, and Andrea Vedaldi. "Meta-learning ...
[5] Bertinetto, Luca, Joao F. Henriques, Philip Torr, and Andrea Vedaldi. "Meta-learning with differentiable closed-form solvers." In International Conference on Learning Representations. 2018. [6] Snell, Jake, Kevin Swersky, and Richard Zemel. "Prototypical Networks for Few-shot Learning." ...
Meta宣布,其AI研究框架PyTorch有了一个新家,将转移到一个独立的PyTorch基金会。 该基金会将成为非营利性的Linux基金会的一部分,是一个以协作开发开源软件为核心任务的技术联盟。 据Meta的工程副总裁Aparna Ramani说,明年的重点,将是实现从Meta到基金会的无缝过渡。
meta-learning algorithms on multiple datasets, by providing data-loaders for most of the standard benchmarks in few-shot classification and regression, with a new meta-dataset abstraction. It also features some extensions for PyTorch to simplify the development of models compatible with meta-learning...
learn2learn.algorithms: High-level wrappers for existing meta-learning algorithms. learn2learn.optim: Utilities and algorithms for differentiable optimization and meta-descent. Resources Website: http://learn2learn.net/ Documentation: http://learn2learn.net/docs/learn2learn Tutorials: http://learn2...
它还是开发、测试和部署 AI/机器学习（ML，Machine Learning）程序的重要平台之一，从疾病诊断到自动驾驶，再到天文学研究，各个领域都能发现 PyTorch 的身影。如今，在 ML 领域的主要会议上提交工作成果的研究人员中，超过 80% 使用了 PyTorch 框架。Meta 工程副总裁兼 PyTorch 基金会董事会代表阿帕娜·拉马尼（...
Pytorch Implemtation of Meta-Learning with Latent Embedding Optimization - timchen0618/pytorch-leo