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
第一种方法的例子建议看我的PyTorch Metric Learning库代码学习一,第二种写法建议看Kaggle的鲸鱼分类。 然后,在我们做预测时,使用配对器找出每个测试集中数据离训练集最近的点,则这个点的label就是我们预测出来的label。 from pytorch_metric_learning.utils.inference import InferenceModel InferenceModel(trunk, embedder...
importtorchimporttorch.nnasnnfrompytorch_metric_learning.lossesimportArcFaceLoss# 定义网络架构classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()self.fc=nn.Linear(512,256)# 示例参数defforward(self,x):returnself.fc(x)model=SimpleNet()arcface_loss=ArcFaceLoss()# 训练...
确认你的IDE或代码编辑器是否配置为使用正确的Python解释器。 如果是在Jupyter Notebook中运行代码,确保该Notebook的Kernel使用的是安装了pytorch_metric_learning的环境。 尝试重新启动你的IDE或命令行工具,以确保所有设置都已正确加载。 通过按照以上步骤进行检查和操作,你应该能够解决ModuleNotFoundError: No module name...
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,不同标签数据的距...
Pytorchmetriclearning度量学习工具官方文档翻译概述：一、库结构与模块 9个核心模块：提供独立或组合使用的能力，构建完整的度量学习工作流。 自定义损失函数：允许开发者根据需求定制，包括距离、规约和正则化方法。二、关键概念与技术 距离度量： 距离计算类：如余弦相似度、点积相似度和Lp范数，为度量...
from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses.TripletMarginLoss() To compute the loss in your training loop, pass in the embeddings computed by your model, and the corresponding labels. The embeddings should have size (N, embedding_size), and the labels should have size (N)...
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...
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 6年前 README.md v0.9.87.dev4 5年前 build_script.sh v0.9.86.dev1: Added freeze_these argument to BaseTrainer. ...
pytorch metric learning 安装 pytorch optimizer.step 1、优化器的概念 优化器的作用:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签。 管理:更新哪些参数 更新:根据一定的优化策略更新参数的值 2、基本属性 为了避免一些意外情况的发生,每隔一定的epoch就保存一次网络训练的状态信息,从而可以在意外中断后...