PyTorch官方完成了音乐表征对比学习的实施。

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简介：
J. Spijkervet和JA Burgoyne对PyTorch进行了音乐表现形式的对比研究。在这项研究中，他们将SimCLR应用于音乐领域，并构建了大量音频数据增强链，从而搭建了一个用于自我监督学习音乐原始波形的简易框架，命名为CLMR。他们进一步考察了自我监督学习表现形式对音乐分类任务的影响。尽管仅利用线性分类器在自我监督的学习表示上进行评估 – 即一种不依赖于任务标签、不涉及任何标注数据的学习表示 – 他们在MagnaTagATune和Million Song数据集上获得了与完全监督训练相当的竞争性结果。令人瞩目的是，CLMR仅需使用1%的标记数据便能达到与使用100%标记数据相似的评分水平。此外，CLMR展现出强大的泛化能力，能够在完全不同的音乐数据集上进行训练时依然保持竞争优势，即使采用了完全监督的训练方法。当前提供的为CLMR v2的实现代码，原始实现请参考其他资源。

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客服

CLMR:基于PyTorch的音乐表征对比学习官方实现

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CLMR是基于PyTorch开发的一个音乐表示学习框架，采用对比学习方法提升音乐数据的特征表达能力，提供源码和预训练模型下载。在本研究中，我们把SimCLR技术引入音乐领域，并贡献了丰富的音频数据增强链，由此构建了一个用于自我监督学习原始音乐波形的简单框架：CLMR。我们在多个音乐分类任务上评估了该方法的表现。即使只使用线性分类器进行训练（不依赖任何标签信息），在MagnaTagATune和Million Song这样的大规模数据集上，我们的模型表现与完全基于有标记数据监督学习的结果相当甚至更好。此外，CLMR还表现出良好的泛化能力。当仅利用1%的标注样本时，其性能接近于使用全部标注样本来训练的效果；同时，在未见过的数据集（如完全不同类型的音乐集合）上的测试结果也优于针对该特定领域从头开始监督学习的结果。这是对CLMR v2版本的研究描述，如果需要查看原始实现细节，请查阅相关文档或论文。

PyContrast: 基于PyTorch的对比学习方法实现；优秀学习论文推荐列表

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PyContrast 是一个基于 PyTorch 的库，专注于实现先进的对比学习方法。此项目不仅提供了多种预训练模型，还附有精选的学习资源和研究论文推荐列表，助力研究人员深入理解与实践对比学习技术。 PyContrast这个仓库列出了最新的对比学习论文，并包括了许多代码实现。你可以在这里找到很棒的对比学习论文清单。此外，还有关于SoTA方法（如InstDis、CMC、MoCo等）的参考实现以及ImageNet无监督预训练模型的一组集合供你使用。在物体检测任务中，在PASCAL VOC和COCO数据集上进行实验时发现，这些无监督的预训练模型的表现优于传统的监督学习方法。

ConVIRT-pytorch: 图像与文本配对的对比学习表示法 —— ConVIRT论文的Pytorch实现

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ConVIRT-pytorch是基于PyTorch框架实现的图像和文本跨模态对比学习项目，忠实再现了ConVIRT论文中的模型与方法。 ConVIRT论文描述的体系结构在Pytorch中的实现是用于从成对的图像和文本数据中进行医学视觉表示对比学习的研究工作。该非官方开源发布由张宇豪、江航、三浦康秀、克里斯托弗·曼宁、柯蒂斯·P·朗格兹以及Eduardo Reis共同完成。参考文献包括：张玉浩等人的《从成对的图像和文本对比学习医学视觉表示》及陈婷等人关于“视觉表示对比学习简单框架”的研究。

SupContrast: PyTorch中的“监督对比学习”实现（附SimCLR）

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本文介绍了SupContrast项目，它是在PyTorch框架下实现的监督对比学习代码库，并提供了与SimCLR的相关比较。 SupContrast：监督式对比学习此库使用CIFAR作为示例来展示以下论文在PyTorch中的实现： 1. 监督式对比学习。 2. 视觉表示的简单框架进行对比学习。损失函数损耗函数位于losses.py文件中，它接收features（L2归一化）和labels作为输入，并返回损耗。如果未提供labels，则会退化为SimCLR的形式。用法： ```python from losses import SupConLoss # 定义带有温度参数`temp`的损失函数 criterion = SupConLoss(temperature=temp) # features: [bsz, n_views, f_dim] # `n_views`是每张图像的不同裁剪数量 # 建议对features进行L2归一化处理。 ```

音乐文件对比工具（重复音乐查找助手）V2.0.1.1 官方免费安装版

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音乐文件对比工具（重复音乐查找助手）V2.0.1.1官方免费安装版是一款专为音乐爱好者设计的软件，能够高效地帮助用户识别并清理电脑中重复的音乐文件，释放存储空间。重复音乐查找助手是一款智能化的音乐文件对比工具。通过该软件分析后，所有相似度高的音频文件都将被标记出来，从而帮助你在海量音乐文件中避免冗余的存储浪费，并节省寻找歌曲的时间。这款助手并不依赖于文件名进行识别，而是利用如元数据这样的高级信息来找出重复项。此外，它还能根据音质判断不同版本之间的差异，优先保留质量更高的音频文件。软件还提供了一个回收箱功能，方便用户找回误删的音乐文件。

SimCLR：基于PyTorch的视觉表示对比学习简易框架的源码实现

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本项目提供了一个简化的SimCLR框架，利用PyTorch进行高效、直观的自监督学习，旨在促进视觉表征的学习与理解。 PyTorch SimCLR：一个用于视觉表示对比学习的简单框架，并附带完整文档的博客文章。安装步骤如下： - 使用conda创建名为simclr的新环境并激活它。 ``` conda env create --name simclr --file env.yml conda activate simclr ``` - 运行`run.py`文件启动SimCLR程序。在运行前，请确保选择正确的配置选项。更改正在使用的配置可以通过向命令中添加关键字参数来实现，例如： ``` python run.py -data ./datasets --dataset-name stl10 --log-every-n-steps 100 --epochs 100 ``` 如果您需要在CPU上运行程序（用于调试目的），请使用`--disable-cuda`选项。若要进行半精度浮点数的GPU训练，请确保安装了必要的库，并且使用`--fp16_precision`标志。功能评估部分，我们采用了线性模型协议来评估特征的有效性。首先，在STL10无监督数据集上应用SimCLR学习特征表示；接着在这些冻结后的特征基础上进行线性分类器的训练以进一步验证其性能。

利用PyTorch实现并测试了单向、多层及双向LSTM，并提供了完整的自定义代码与官方LSTM的对比分析。

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本项目使用PyTorch实现了单向、多层和双向LSTM模型，包含详尽的自定义代码示例及其与官方库功能的对比测试分析。基于PyTorch从头实现了单向、多层、双向LSTM，并给出了完整使用代码。同时，还与torch自带的LSTM进行了对比实验。

SimSiam：基于PyTorch的“简单暹罗表征学习探索”论文实现

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本项目是基于PyTorch对SimSiam: Exploring Simple Siamese Representations for Semi-Supervised Learning的研究与实践，致力于无监督学习领域，通过创新方法提升模型性能。我已经两个月了，终于找到了SimSiam 和 BYOL 避免使用停止梯度和预测变量来防止崩溃的真正原因！！！请关注我，敬请期待！关于SimSiam：这是Chenxinlei 和 He Kaiming 的《一文》中 SimSiam 的 PyTorch 实现。依赖关系设置：如果您没有 Python 3 环境，请使用以下命令创建和激活环境： ``` conda create -n simsiam python=3.8 conda activate simsiam ``` 然后安装所需的软件包： ```shell pip install -r requirements.txt ``` 运行 SimSiam: 请确保您的 CUDA 设备已设置，例如 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`。使用以下命令来启动程序： ```shell python main.py --data_dir ..Data --log_dir ..logs -c configssimsiam_cifar.yaml --ckpt_dir ~.cache --hide_progress ``` 希望这些信息对您有所帮助！

StyleGAN2-ADA-PyTorch：官方的PyTorch实现

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StyleGAN2-ADA-PyTorch是基于PyTorch框架的官方实现版本，它提供了高效且灵活的方式来训练和应用StyleGAN2模型，并加入了自适应数据增强功能。 StyleGAN2-ADA——官方PyTorch实施作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen 和 Timo Aila 摘要：训练生成对抗网络（GAN）时，如果使用的数据量过小，通常会导致判别器过度拟合。这进而导致了模型在训练过程中的不稳定。我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著稳定有限数据环境下的训练。该方法不需要对损失函数或网络架构进行任何修改，并适用于从头开始的训练以及现有GAN在其他数据集上的微调操作。我们在多个数据集中证明，仅使用几千张训练图像就能够取得良好效果；通常情况下，与需要更多数量级图片的传统StyleGAN2相比，我们的模型能够达到相似的效果。我们希望这项技术将为生成对抗网络开辟新的应用领域。另外值得注意的是，在广泛使用的CIFAR-10基准测试中，实际上它只是一个有限数据集的示例。我们在该数据集中实现了FID分数从5.59显著提高到2.4的成绩。

基于PyTorch的“监督式对比学习”实现（附带SimCLR）- Python开发

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本项目使用Python和PyTorch框架实现了监督式对比学习(Supervised Contrastive Learning)技术，并结合SimCLR方法，促进图像分类任务中模型的学习效率与泛化能力。本段落档以CIFAR为例，在PyTorch中展示了以下论文的参考实现：（1）有监督的对比学习；（2）视觉表示对比学习的简单框架。在loss.py文件中的损失函数SupConLoss，它接受要素（L2标准化）和标签作为输入，并返回损失值。如果未提供或忽略标签，则该函数将退化为SimCLR的功能。