pytorch_metric_learning.miners
时间: 2024-09-19 16:14:51 浏览: 68
pytorch_metric_learning 一个灵活且可扩展的度量学习库,用PyTorch编写-python
`pytorch-metric-learning`库提供了丰富的矿工(miner)来从原始数据中提取用于学习距离度量的特征对。这些矿工帮助模型选择哪些样本对应该用来训练,以促进有效的聚类或相似性学习。以下是几个常见的miners示例:
1. `BaseMiner`:这是所有其他矿工的基础类,它定义了一些基本的行为,如计算两个样本之间的相似度。
2. `HardTripleMiner`[^1]:寻找最难区分的正负三元组,即找到最具有挑战性的样本对,这对于提升模型的泛化能力很重要。
3. `AllYouNeedTripletMiner`:这个矿工生成所有可能的三元组,包括相同的正样本,这对于快速开始但可能效率较低的情况很实用。
安装`pytorch-metric-learning`可以通过命令行工具`conda`完成:
```bash
conda install pytorch-c pytorch
```
要实际使用一个miner,你需要创建一个`MetricLoss`实例并指定矿工,如下所示:
```python
from torch_metric_learning.miners import HardTripleMiner
miner = HardTripleMiner()
loss = TripletMarginLoss(margin=0.2, miner=miner)
```
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