few-shot开源项目 – PyTorch实现的小样本学习框架

few-shot是一个基于PyTorch实现的小样本学习机器学习项目仓库。它提供了一个模块化和可扩展的框架，支持多种小样本学习任务，如分类和回归。项目包含预训练模型和数据集，便于快速实验，并提供数据加载、预处理和评估的实用工具。

few-shot的特点:

1. 使用PyTorch实现小样本学习算法。
2. 提供模块化和可扩展的小样本学习框架。
3. 包含预训练模型和数据集，便于快速实验。
4. 支持多种小样本学习任务，如分类和回归。
5. 提供数据加载、预处理和评估的实用工具。

few-shot的功能:

1. 作为开发自定义小样本学习模型的起点。
2. 在提供的数据集上实验不同的小样本学习算法。
3. 针对特定小样本学习任务微调预训练模型。
4. 扩展框架以支持新的数据集和模型，用于研究目的。
5. 利用提供的实用工具进行数据处理和模型评估。

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