基于UDTL的智能诊断基准 代码发布,张启阳和余晓磊的。 更正 2020.06.02,我们修改了util / train_utils_combines中的错误。 (class_num-> num_classes)。 指导 该项目仅提供基线(下限)精度和基于无监督深度转移学习(UDTL)的统一智能故障诊断库,该库为每个人保留了扩展的接口,以供他们自己加载自己的数据集和模型以进行新的研究。 同时,所有实验都是通过在装有Intel Core i7-9700K,GeForce RTX 2080Ti和16G RAM的计算机上运行,​​在Window 10和Pytorch 1.3下执行的。 要求 Python 3.7 脾气暴躁的1.16.2 熊猫0.24.2 泡菜 tqdm 4.31.1 斯克莱恩0.21.3 Scipy 1.2.1 OpenCVPython的4.1.0.25 PyWav