SimSiam 项目使用教程

SimSiam 项目使用教程

simsiam PyTorch implementation of SimSiam https//arxiv.org/abs/2011.10566 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sim/simsiam

1. 项目的目录结构及介绍

SimSiam 项目的目录结构如下：

simsiam/
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── main_lincls.py
├── main_simsiam.py
└── ...

目录结构介绍

• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则文件，规定了参与项目的开发者应遵守的行为规范。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南文件，提供了如何为项目贡献代码的详细说明。
• LICENSE: 项目的许可证文件，说明项目的开源许可类型。
• README.md: 项目的介绍文件，包含了项目的基本信息、安装步骤、使用方法等。
• main_lincls.py: 用于线性分类的启动文件。
• main_simsiam.py: 用于 SimSiam 模型训练的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main_simsiam.py

main_simsiam.py 是 SimSiam 模型的主要训练脚本。它支持多 GPU 分布式训练，但不支持单 GPU 或 DataParallel 训练。

使用方法

在 8-GPU 机器上对 ResNet-50 模型进行 ImageNet 数据集上的无监督预训练：

python main_simsiam.py \
  -a resnet50 \
  --dist-url 'tcp://localhost:10001' --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 \
  --fix-pred-lr \
  [your imagenet-folder with train and val folders]

main_lincls.py

main_lincls.py 用于在预训练模型的基础上进行线性分类训练。它使用 LARS 优化器和默认的批量大小 4096。

使用方法

在 8-GPU 机器上使用预训练模型进行线性分类训练：

python main_lincls.py \
  -a resnet50 \
  --dist-url 'tcp://localhost:10001' --multiprocessing-distributed --world-size 1 --rank 0 \
  --pretrained [your checkpoint path]/checkpoint_0099.pth.tar \
  --lars \
  [your imagenet-folder with train and val folders]

3. 项目的配置文件介绍

SimSiam 项目没有显式的配置文件，但其训练和评估过程的参数可以通过命令行参数进行配置。以下是一些常用的命令行参数：

main_simsiam.py 常用参数

• -a: 指定使用的模型架构，例如 resnet50。
• --dist-url: 分布式训练的 URL。
• --multiprocessing-distributed: 启用多进程分布式训练。
• --world-size: 分布式训练的进程数。
• --rank: 当前进程的排名。
• --fix-pred-lr: 固定预测器学习率。

main_lincls.py 常用参数

• -a: 指定使用的模型架构，例如 resnet50。
• --dist-url: 分布式训练的 URL。
• --multiprocessing-distributed: 启用多进程分布式训练。
• --world-size: 分布式训练的进程数。
• --rank: 当前进程的排名。
• --pretrained: 指定预训练模型的路径。
• --lars: 使用 LARS 优化器。

通过这些参数，用户可以根据自己的需求调整训练和评估过程。

simsiam PyTorch implementation of SimSiam https//arxiv.org/abs/2011.10566 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sim/simsiam