continuum

Continuum：複雜持續學習場景的簡單管理

用於 PyTorch 載入持續學習領域資料集的函式庫

又稱為持續學習、終身學習、漸進學習等。

閱讀文檔。
在 Colab 上測試 Continuum！

例子：

從 PyPi 安裝：

pip3 install continuum

跑吧！

 from torch . utils . data import DataLoader

from continuum import ClassIncremental
from continuum . datasets import MNIST
from continuum . tasks import split_train_val

dataset = MNIST ( "my/data/path" , download = True , train = True )
scenario = ClassIncremental (
    dataset ,
    increment = 1 ,
    initial_increment = 5
)

print ( f"Number of classes: { scenario . nb_classes } ." )
print ( f"Number of tasks: { scenario . nb_tasks } ." )

for task_id , train_taskset in enumerate ( scenario ):
    train_taskset , val_taskset = split_train_val ( train_taskset , val_split = 0.1 )
    train_loader = DataLoader ( train_taskset , batch_size = 32 , shuffle = True )
    val_loader = DataLoader ( val_taskset , batch_size = 32 , shuffle = True )

    for x , y , t in train_loader :
        # Do your cool stuff here

支援的場景類型

姓名	縮寫詞	支援	設想
新實例	NI	✅	增量實例
新課程	數控	✅	增量類別
新實例和類別	網卡	✅	資料增量

支援的數據集：

支援 torchvision.dasasets 中的大多數資料集，有關完整列表，請參閱此處有關資料集的文件頁面。

此外，一些「元」資料集可以從 numpy 數組或任何 torchvision.datasets 或從具有樹狀結構的資料集的資料夾中建立或使用，或者透過組合多個資料集並建立資料集獎學金！

索引

我們所有的連續載入器都是可迭代的（即你可以對它們進行 for 迴圈），也是可索引的。

這意味著clloader[2]返回第三個任務（索引從 0 開始）。同樣，如果您想在每個任務後進行評估，請對所有已看到的任務執行clloader_test[:n] 。

連續體場景中的範例影像範例

CIFAR10 ：

任務0	任務1	任務2	任務3	任務4

MNIST 獎學金（MNIST + FashionMNIST + KMNIST） ：

任務0	任務1	任務2

排列後的 MNIST ：

任務0	任務1	任務2	任務3	任務4

旋轉 MNIST ：

任務0	任務1	任務2	任務3	任務4

增量變換+背景交換：

任務0	任務1	任務2

引文

如果您發現該庫對您的工作有用，請考慮引用它：

 @misc{douillardlesort2021continuum,
  author={Douillard, Arthur and Lesort, Timothée},
  title={Continuum: Simple Management of Complex Continual Learning Scenarios},
  publisher={arXiv: 2102.06253},
  year={2021}
}

維護者

這個計畫是由 Arthur Douillard 和 Timothée Lesort 共同發起的，目前我們是兩位維護者。

請隨意貢獻！如果您想提出新功能，請建立一個問題。

貢獻者：Lucas Caccia Lucas Cecchi Pau Rodriguez、Yury Antonov、psychicmario、fcld94、Ashok Arjun、Md Rifat Arefin、DanieleMugnai、Xiaohan Zou、Umberto Cappellazzo。

在 PyPi 上

我們的專案可以在 PyPi 上使用！

pip3 install continuum

請注意，先前另一個項目（CI 工具）正在使用該名稱。現在是 Continum_ci。