ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਿਮਕਲਰ ਦਾ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ'] ", 'ਰੇਡੀਓਲੌਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਿਮਕਲਰ ਦਾ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ', " ['ਰੇਡੀਓਲੌਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਿਮਕਲਰ ਦਾ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ', 'ਇੱਥੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਰੇਡੀਓਲੌਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਸਿਮਸੀਐਲਆਰ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਹੈਃ \\n' 'ਪਾਈਥਨ\\ਨਿੰਪੋਰਟਟਾਰਚ\\ਨਿੰਪੋਰਟ torch.nn ਨੂੰ nn\\ਨਿੰਪੋਰਟ torch.optim ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ \\ਨਿੰਪੋਰਟ torch.nn.functional ਨੂੰ F\\nfrom torch.utils.data ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾਲੋਡਰ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰੋtorch.utils.data ਇੰਪੋਰਟ ਡੇਟਾਸੇਟ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਨੰਪੀ ਨੂੰ ਐੱਨ. ਪੀ. \\ਨ. ਪੀ. ਐੱਲ. ਤੋਂ ਇੰਪੋਰਟ ਚਿੱਤਰ\\ਨ. ਕਲਾਸ ਰੇਡੀਓਲੌਜੀ ਡੇਟਾਸੇਟ (ਡੇਟਾਸੇਟ): \\ਨ. ਡੀ. ਐੱਫ. _ _ init _ (ਸੈਲਫ, ਚਿੱਤਰ _ ਦਿਰ,ਟ੍ਰਾਂਸਫੋਰਮ = ਕੋਈ ਨਹੀਂ): \\n self.image_dir = ਇਮੇਜ _ ਡੀਰ\\n self.transform = ਟ੍ਰਾਂਸਫੋਰਮ\\n self.images = os.listdir (self.image_dir) \\n\\n ਡਿਫ _ _ ਲੇਨ _ (ਸੈਲਫ): \\n ਰਿਟਰਨਲੇਨ (self.images) \\n\\n ਡਿਫ _ _ ਗੇਟਾਈਟਮ _ (ਸੈਲਫ, ਇੰਡੈਕਸ): \\n ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ = os.path.join (self.image_dir, self.images [ਇੰਡੈਕਸ]) \\n ਚਿੱਤਰ = Image.open (ਚਿੱਤਰ _ ਮਾਰਗ) \\nਜੇਕਰ self.transform: \\n ਚਿੱਤਰ = self.transform (ਚਿੱਤਰ) \\n ਰਿਟਰਨ ਚਿੱਤਰ \\n\\n ਕਲਾਸ ਸਿਮਸੀਐੱਲਆਰ (nn.Module): \\n ਡਿਫ _ _ ਇਨਿਟ _ (ਸੈਲਫ, ਇੰਕੋਡਰ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ _ ਡਿਮ = 128): \\nਸੁਪਰ (ਸਿਮਸੀਐੱਲਆਰ, ਸੈਲਫ). _ _ init _ () \\n self.encoder = ਇੰਕੋਡਰ\\n self.projection_head = nn.Sequential (\\n nn.Linear (encoder.out_features, ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ _ ਡਿਮ) \\n) \\n\\n ਡਿਫ ਫਾਰਵਰਡ (ਸੈਲਫ, x1, x2): \\n z1 = self.encoder (x1) \\n z2 = self.encoder (x2) \\n p1 = self.projection_head (z1) \\n p2 = self.projection_head (z2) \\nਵਾਪਸੀ p1, p2\\n\\ndef ਕੰਟਰਾਸਟਿਵ _ ਲਾਸ (p1, p2): \\n ਬੈਚ _ ਸਾਈਜ਼ = p1.shape [0] \\n p1 = F.normalize (p1, ਡਿਮ = 1) \\n p2 = F.normalize (p2, ਡਿਮ = 1) \\nਸਮਾਨਤਾ _ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ = torch.matmul (p1, torch.transpose (p2,0,1)) \\n ਸਿਮ _ ਪੋਸ = torch.diagonal (ਸਮਾਨਤਾ _ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ) \\n ਸਿਮ _ ਨੈਗ =torch.NAME_1 (ਸਮਾਨਤਾ _ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ-torch.eye (ਬੈਚ _ ਸਾਈਜ਼). ਤੋਂ (ਜੰਤਰ), ਡਿਮ = 1) [0] \\n ਨੁਕਸਾਨ =-torch.log (ਸਿਮ _ ਪੋਸ/ਸਿਮ _ ਨੈਗ). ਮਤਲਬ () \\n ਵਾਪਸੀ ਨੁਕਸਾਨ \\n\\n #ਟ੍ਰੇਨਟ੍ਰੇਨ _ ਲੋਡਰ ਵਿੱਚ ਲੂਪ\\nmodel.train () \\nfor (x1, x2): \\nx ',' ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਜੈਮ ਪੂਲਿੰਗ ਜੋਡ਼ਦੇ ਹੋਏ ਲੱਭੋ '] ", 'ਰੇਡੀਓਲੌਜੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਿਮਕਲਰ ਦਾ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ \n ']