importtorchimporttorch.nnasnnfrompytorch_metric_learningimportlossesfrompytorch_metric_learningimporttrainersfrompytorch_metric_learning.utilsimportto_device# 创建一个简单的神经网络classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.layer1=nn.Linear(128,64)self.layer2=nn....
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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 ...
整体来看，Pytorch-metric-learning提供了一个全面的框架，支持度量学习的各个关键方面，从定制损失函数到模型的分布式训练，满足了度量学习应用的广泛需求。
pytorch_metric_learning库需要Python 3.6或更高版本的支持。你可以通过运行以下命令来检查你的Python版本: bash python --version 如果你的Python版本低于3.6,你可能需要升级你的Python环境。 确认是否在正确的Python环境中运行代码: 如果你在同一台机器上安装了多个Python环境(例如,系统Python和Anaconda环境),请确保...
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 = ...
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...
PyTorch Metric Learning News June 20: v0.9.87 comes with some major changes that may cause your existing code to break. See therelease notesfor details. Documentation View the documentation here Google Colab Examples See theexamples folderfor notebooks that show entire train/test workflows with log...
src/pytorch_metric_learning v0.9.87.dev4 5年前 tests Added a unit test for MultiSimilarityLoss 5年前 .gitignore accidently removed gitnore 5年前 LICENSE adding files 5年前 README.md v0.9.87.dev4 5年前 build_script.sh v0.9.86.dev1: Added freeze_these argument to BaseTrainer. ...
This branch is 904 commits behind KevinMusgrave/pytorch-metric-learning:master. Folders and files Name Last commit message Last commit date parent directory .. notebooks Updated the conda meta.yaml file, and the inference notebook Jun 20, 2020 README.md Added an example notebook for utils.infer...