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# myPCL
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## Training:
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#### 参数解析
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| 简写参数 | 全称参数 | 描述 |
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|:----:|:---------------:|:---------------------------------------|
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| -a | --arch | 指定主干网络类型，如：resnet-18，resnet-50 |
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| -j | --workers | 指定线程数，默认为4 |
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| | --epochs | 总训练循环次数，默认为200 |
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| | --warmup-epoch | 有监督epoch次数，默认为100 |
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| | --exp-dir | 输出路径，默认为experiment |
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| -b | --batch-size | 一批的数量，默认为8，必须为标签数的倍数 |
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| -lr | --learning-rate | 学习率，默认为0.03 |
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| | --cos | 使用cosine学习率 |
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| | --schedule | 指定学习率下降的epoch，默认为[120,160]，只在cos未指定时生效 |
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| | --momentum | 优化器的动量餐宿，默认为0.9 |
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| --wd | --weight-decay | SSPCL模型的权重衰减，默认为1e-4 |
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| | --low-dim | 输出维度，默认为128 |
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| | --num-cluster | 聚类个数，默认为'20,25,30' |
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| | --pcl-r | 负例对，需要小于聚类个数，默认为16 |
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| | --moco-m | SSPCL中ME更新参数使用的动量，默认为0.999 |
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| | --mlp | 设置即为使用mlp，无参数，参考PCL模型 |
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| | --temperature | softmax层温度参数，默认为0.2 |
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| -p | --print-freq | 显示频率，默认为每10个数据 |
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| | --save-freq | 保存模型的频率，默认为每10个epoch |
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| | --world-size | 总训练程序数量，默认为1 |
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| | --rank | 此训练程序编号，默认编号0 |
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| | --dist-url | 多程序训练连接地址，此参数参照pytorch分布式训练解释 |
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| | --dist-backend | 默认为nccl |
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| | --gpu | 用于训练的gpu编号 |
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| | --seed | 随机数种子，默认为自动生成 |
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| | --resume | 需要载入的模型位置 |
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| | --start-epoch | 训练起始的epoch，与resume配合使用 |
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#### 用例
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python main.py -a resnet18 --lr 0.03 --batch-size 8 --workers 4 --temperature 0.2 --mlp --aug-plus --cos --dist-url "tcp://localhost:10001" --world-size 1 --rank 0 --warmup-epoch 100 --epochs 100 --exp-dir exp images
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## Testing:
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#### 参数解析
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**如训练时修改了以上默认的参数，在测试时也需要指定**
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以下是必须要设置的参数
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| 简写参数 | 全称参数 | 描述 |
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|:----:|:------------:|:----------|
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| | --pretrained | 需要载入模型的路径 |
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#### 用例
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python test_svm.py --pretrained exp/checkpoint_0199.pth.tar
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