在线高清

作者：Alejandro Hernández Cano、Mohsen Imani。

安装

为了安装软件包，只需运行以下命令：

pip install onlinehd

访问 PyPI项目页面以获取有关版本的更多信息。

文档

阅读这个项目的文档 。

快速开始

以下代码生成虚拟数据并使用它训练 OnlnineHD 分类模型。

>>> import onlinehd
>>> dim = 10000
>>> n_samples = 1000
>>> features = 100
>>> classes = 5
>>> x = torch.randn(n_samples, features) # dummy data
>>> y = torch.randint(0, classes, [n_samples]) # dummy data
>>> model = onlinehd.OnlineHD(classes, features, dim=dim)
>>> if torch.cuda.is_available():
...     print('Training on GPU!')
...     model = model.to('cuda')
...     x = x.to('cuda')
...     y = y.to('cuda')
...
Training on GPU!
>>> model.fit(x, y, epochs=10)
>>> ypred = model(x)
>>> ypred.size()
torch.Size([1000])

有关更多示例，请参阅example.py脚本。请注意，此脚本需要 pytorch,sklearn和numpy才能运行。

引文请求

如果您使用 onlinehd 代码，请引用以下论文：

1. Alejandro Hernández-Cano、Namiko Matsumoto、Eric Ping、Mohsen Imani “OnlineHD：使用超维系统实现稳健、高效和单通道在线学习”，IEEE/ACM 设计自动化和测试欧洲会议 (DATE)，2021。