هذا هو تطبيق Windows المسمى Netron والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم Netron-Setup-5.4.1.exe. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Netron مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
نترون
الوصف
Netron هو عارض للشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق والتعلم الآلي. يدعم Netron ONNX و Keras و TensorFlow Lite و Caffe و Darknet و Core ML و MNN و MXNet و ncnn و PaddlePaddle و Caffe2 و Barracuda و Tengine و TNN و RKNN و MindSpore Lite و UFF. لدى Netron دعم تجريبي لـ TensorFlow و PyTorch و TorchScript و OpenVINO و Torch و Arm NN و BigDL و Chainer و CNTK و Deeplearning4j و MediaPipe و ML.NET، scikit-Learn ، TensorFlow.js. هناك مجموعة كبيرة ومتنوعة من ملفات النماذج التي يمكن تنزيلها أو فتحها باستخدام إصدار المتصفح. وهو مدعوم من قبل macOS و Windows و Linux و Python Server والمتصفح.
شرح المميزات:
- ONNX: نموذج Squeezenet مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- CoreML: نموذج exermote مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- Darknet: نموذج yolo مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- Keras: نموذج mobileenet مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- MXNet: نموذج inception_v3 مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- TensorFlow: نموذج chessbot مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- TensorFlow Lite: نموذج hair_segmentation مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
- TorchScript: دعم نموذج traced_online_pred_layer باستخدام إصدار المتصفح
- Caffe: نموذج mobileenet_v2 مدعوم باستخدام إصدار المتصفح
لغة البرمجة
جافا سكريبت
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/netron.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
