深度学习不确定性估计项目安装与配置指南

深度学习不确定性估计项目安装与配置指南

awesome-uncertainty-deeplearning This repository contains a collection of surveys, datasets, papers, and codes, for predictive uncertainty estimation in deep learning models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-uncertainty-deeplearning

1. 项目基础介绍

本项目是一个开源项目，旨在收集和整理关于深度学习中不确定性估计的相关资源，包括论文、代码、书籍、博客等。不确定性估计在深度学习中非常重要，它可以帮助我们了解模型的预测结果的可靠性和可信度。项目链接：GitHub - ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning。

主要编程语言

• Python

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用了以下关键技术和框架：

• 深度学习框架：PyTorch, TensorFlow, JAX
• 不确定性估计方法：贝叶斯方法、集成方法、采样/dropout方法、后处理方法/辅助网络、数据增强/生成方法、输出空间建模/证据深度学习等
• 评估指标：校准/评估指标、误分类检测和选择性分类

3. 项目安装和配置的准备工作

环境准备

确保您的计算机上已经安装了以下环境和工具：

• Python (建议版本 3.6 及以上)
• pip (Python 包管理器)
• Git (用于克隆和更新项目)

安装依赖

在安装项目之前，您需要安装以下依赖项：

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning.git
   cd awesome-uncertainty-deeplearning
   

2. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

详细安装步骤

1. 安装 Python 和 pip

   • 对于 Windows 用户，可以从 Python 官网 下载并安装 Python。
   • 对于 macOS 用户，可以使用 Homebrew 安装 Python：

     brew install python
     

   • 对于 Linux 用户，可以使用包管理器安装 Python（例如，在 Ubuntu 上）：

     sudo apt-get install python3
     

2. 安装 Git

   • 对于 Windows 用户，可以从 Git 官网 下载并安装 Git。
   • 对于 macOS 用户，可以使用 Homebrew 安装 Git：

     brew install git
     

   • 对于 Linux 用户，可以使用包管理器安装 Git（例如，在 Ubuntu 上）：

     sudo apt-get install git
     

3. 克隆项目仓库

   • 打开命令行工具，执行以下命令：

     git clone https://github.com/ENSTA-U2IS-AI/awesome-uncertainty-deeplearning.git
     

4. 安装依赖项

   • 在项目目录中，执行以下命令：

     pip install -r requirements.txt
     

安装完成后，您可以开始探索和使用项目中的资源和代码了。如果您在使用过程中遇到任何问题，可以查看项目文档或联系项目维护者寻求帮助。

awesome-uncertainty-deeplearning This repository contains a collection of surveys, datasets, papers, and codes, for predictive uncertainty estimation in deep learning models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-uncertainty-deeplearning