pytorch-metric-learning - 高级度量学习工具库，适用于深度学习

项目介绍

PyTorch Metric Learning 是一个功能强大的度量学习库,专为 PyTorch 设计。该项目提供了丰富的工具和功能,可以帮助研究人员和开发者更轻松地进行度量学习相关的实验和开发。

主要特性

提供了多种常用的度量学习损失函数,如 TripletMarginLoss、ContrastiveLoss 等
包含多种挖掘函数(miners),用于选择困难样本
提供了距离函数、归约器和正则化器,可以灵活定制损失函数
支持无监督/自监督学习
包含训练器(trainers)和测试器(testers)模块,方便进行完整的训练和测试流程
提供了准确率计算器,可以直接评估嵌入空间的质量
支持分布式训练

使用方法

使用 PyTorch Metric Learning 非常简单。以下是一个基本的使用示例:

from pytorch_metric_learning import losses, miners

loss_func = losses.TripletMarginLoss()
mining_func = miners.MultiSimilarityMiner()

# 在训练循环中
for data, labels in dataloader:
    embeddings = model(data)
    hard_pairs = mining_func(embeddings, labels)
    loss = loss_func(embeddings, labels, hard_pairs)
    loss.backward()

自定义损失函数

PyTorch Metric Learning 允许用户通过组合不同的距离函数、归约器和正则化器来自定义损失函数:

loss_func = losses.TripletMarginLoss(
    distance = distances.CosineSimilarity(),
    reducer = reducers.ThresholdReducer(high=0.3),
    embedding_regularizer = regularizers.LpRegularizer()
)

无监督学习支持

该库还提供了 SelfSupervisedLoss 包装器,可以方便地进行自监督学习:

loss_func = losses.SelfSupervisedLoss(TripletMarginLoss())

for data in dataloader:
    embeddings = model(data)
    augmented = model(augment(data))
    loss = loss_func(embeddings, augmented)

完整工作流程

PyTorch Metric Learning 提供了完整的训练/测试工作流程支持:

使用 trainers 模块进行方便的模型训练
利用 testers 模块在数据集上测试模型精度
通过 AccuracyCalculator 直接计算嵌入空间的准确率

结语

总的来说,PyTorch Metric Learning 是一个功能丰富、易于使用的度量学习库。它为研究人员和开发者提供了灵活的工具,可以快速实现和实验各种度量学习方法。无论是新手还是专家,都可以从这个库中受益,更高效地开展度量学习相关的工作。