REPTILE PyTorch 项目使用教程

REPTILE PyTorch 项目使用教程

reptile-pytorch A PyTorch implementation of OpenAI's REPTILE algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rept/reptile-pytorch

1. 项目介绍

REPTILE PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架的开源项目，实现了 OpenAI 的 REPTILE 算法。REPTILE 是一种监督学习算法，特别适用于少量样本学习（few-shot learning）场景。本项目目前支持在 Omniglot 数据集上进行训练和测试，但还未支持 MiniImagenet 数据集。项目代码未经充分测试，欢迎贡献和反馈。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已安装了 PyTorch 以及其他必要的库。

克隆项目

git clone https://github.com/gabrielhuang/reptile-pytorch.git
cd reptile-pytorch

下载 Omniglot 数据集

首先，您需要下载 Omniglot 数据集的两个部分，并将其解压到项目目录下的 omniglot/ 文件夹中。

wget https://github.com/brendenlake/omniglot/raw/master/python/images_background.zip
wget https://github.com/brendenlake/omniglot/blob/master/python/images_evaluation.zip
unzip images_background.zip -d omniglot
unzip images_evaluation.zip -d omniglot

开始训练

根据您的任务和超参数设置，使用以下命令开始训练：

# 使用 CPU 进行训练
python train_omniglot.py log --cuda 0 $HYPERPARAMETERS

# 使用 CUDA 进行训练
python train_omniglot.py log $HYPERPARAMETERS

其中 $HYPERPARAMETERS 代表您的超参数配置。

中断与恢复训练

训练过程中，您可以随时通过按下 ^C 中断训练。之后，您可以通过重新运行相同的命令来从上次保存的检查点恢复训练。

3. 应用案例和最佳实践

超参数设置

以下是一组在 Omniglot 数据集上表现不错的超参数设置示例：

• 对于 5-way 5-shot 情况（红色曲线）:

  python train_omniglot.py log/o55 --classes 5 --shots 5 --train-shots 10 --meta-iterations 100000 --iterations 5 --test-iterations 50 --batch 10 --meta-lr 0.2 --lr 0.001
  

• 对于 5-way 1-shot 情况（蓝色曲线）:

  python train_omniglot.py log/o51 --classes 5 --shots 1 --train-shots 12 --meta-iterations 200000 --iterations 12 --test-iterations 86 --batch 10 --meta-lr 0.33 --lr 0.00044
  

监控训练

本项目支持使用 TensorboardX 监控训练过程。

4. 典型生态项目

REPTILE PyTorch 作为 meta-learning 领域的一个开源项目，可以与其他机器学习和深度学习项目相结合，例如用于图像分类、自然语言处理等任务的模型。通过集成和扩展，可以构建更加强大和灵活的机器学习应用。

reptile-pytorch A PyTorch implementation of OpenAI's REPTILE algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rept/reptile-pytorch