CLOPS:进行CLOPS中引入的实验代码

剪辑 CLOPS是基于重播的持续学习策略，它同时使用缓冲区存储和获取机制。 在“ CLOPS：生理信号的持续学习”中描述了该方法。 要求 CLOCS代码要求 Python 3.6或更高版本 PyTorch 1.0或更高版本 数据集 下载 可以从以下链接下载数据集： PhysioNet 2020年： ://physionetchallenges.github.io/2020/ 查普曼（Chapman）： : 心脏病学： : 前处理 为了针对CLOPS适当地预处理数据集，请参考以下存储库： ://anonymous.4open.science/r/9ecc66f3-e173-4771-90ce-ff35ee29a1c0/ 训练 要在本文中训练模型，请运行以下命令： python run_experiments.py 评估 要评估本文中的模型，请运行以下命令： python