SimSiam：基于PyTorch的“简单暹罗表征学习探索”论文实现
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简介：
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！
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