Self-Label 项目安装与配置指南

Self-Label 项目安装与配置指南

self-label Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning. (ICLR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-label

1. 项目基础介绍

Self-Label 是一个开源项目，实现了 ICLR 2020 论文《Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning》中的算法。该项目主要利用聚类和表示学习相结合的方式，进行无监督学习，无需手动标签即可训练出高度竞争性的图像表示。主要使用的编程语言是 Python。

2. 关键技术和框架

• 聚类算法：使用改进的 Sinkhorn-Knopp 算法解决最优传输问题。
• 深度学习框架：基于 PyTorch，利用其强大的自动微分和GPU加速功能。
• 数据增强：采用 SimCLR 中使用的 Aug++ 数据增强策略。
• 模型：支持 AlexNet 和 ResNet 等常见网络结构。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 1.0 或更高版本（建议安装 GPU 版本）
• CUDA（与您的 PyTorch 版本兼容）
• Numpy 和 SciPy
• (可选) TensorboardX（用于可视化训练过程）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端（或命令提示符），执行以下命令克隆仓库：

   git clone https://github.com/yukimasano/self-label.git
   cd self-label
   

2. 安装依赖

   在项目根目录下，运行以下命令安装 Python 依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 准备数据集

   将您的数据集准备好，并按照 ImageNet 的格式组织，即包含 train 和 val 文件夹。

4. 修改配置文件

   根据您的需求，修改 main.py 中的配置参数，如数据集路径、模型结构、学习率等。

5. 开始训练

   在项目根目录下，根据需要选择启动脚本，例如：

   ./scripts/alexnet.sh  # 训练 AlexNet 模型
   

   或者

   ./scripts/resnet.sh  # 训练 ResNet 模型
   

   注意：确保在运行脚本前，已正确设置数据集路径和其他所需参数。

6. 评估模型

   训练完成后，可以使用项目提供的脚本来评估模型性能：

   ./scripts/eval-alexnet.sh  # 评估 AlexNet 模型
   

   或者

   ./scripts/eval-resnet.sh  # 评估 ResNet 模型
   

请严格遵循以上步骤进行安装和配置。如果在过程中遇到任何问题，请检查您的环境设置是否正确，并确保所有依赖都已正确安装。

self-label Self-labelling via simultaneous clustering and representation learning. (ICLR 2020) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/self-label