এটি Pytorch-toolbelt নামে একটি উইন্ডোজ অ্যাপ যার সর্বশেষ রিলিজটি PytorchToolbelt0.6.2.zip হিসাবে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
বিনামূল্যের OnWorks সহ Pytorch-toolbelt নামের এই অ্যাপটি অনলাইনে ডাউনলোড করুন এবং চালান৷
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে যেকোনো OS OnWorks অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন, তবে আরও ভালো উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর।
- 5. OnWorks Windows OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন এবং এটি ইনস্টল করুন।
- 7. আপনার লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার সংগ্রহস্থল থেকে ওয়াইন ডাউনলোড করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ওয়াইন দিয়ে চালানোর জন্য অ্যাপটিতে ডাবল-ক্লিক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি PlayOnLinux ব্যবহার করে দেখতে পারেন, ওয়াইনের উপর একটি অভিনব ইন্টারফেস যা আপনাকে জনপ্রিয় উইন্ডোজ প্রোগ্রাম এবং গেম ইনস্টল করতে সাহায্য করবে।
ওয়াইন লিনাক্সে উইন্ডোজ সফ্টওয়্যার চালানোর একটি উপায়, কিন্তু কোন উইন্ডোজ প্রয়োজন নেই। ওয়াইন হল একটি ওপেন সোর্স উইন্ডোজ সামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর যা সরাসরি যেকোনো লিনাক্স ডেস্কটপে উইন্ডোজ প্রোগ্রাম চালাতে পারে। মূলত, ওয়াইন স্ক্র্যাচ থেকে পর্যাপ্ত উইন্ডোজ পুনরায় প্রয়োগ করার চেষ্টা করছে যাতে এটি আসলে উইন্ডোজের প্রয়োজন ছাড়াই সেই সমস্ত উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।
স্ক্রীনশটগুলি
Ad
পাইটর্চ-টুলবেল্ট
বর্ণনাঃ
একটি pytorch-toolbelt হল একটি Python লাইব্রেরি যার মধ্যে PyTorch-এর জন্য দ্রুত R&D প্রোটোটাইপিং এবং Kaggle চাষের জন্য ঘণ্টা এবং হুইসেল রয়েছে। নমনীয় এনকোডার-ডিকোডার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে সহজ মডেল বিল্ডিং। মডিউল: CoordConv, SCSE, Hypercolumn, Depthwise separable convolution এবং আরও অনেক কিছু। বিভাজন এবং শ্রেণীবিভাগের জন্য GPU-বান্ধব টেস্ট-টাইম অগমেন্টেশন TTA। বিশাল (5000x5000) চিত্রগুলিতে GPU-বন্ধুত্বপূর্ণ অনুমান। প্রতিদিনের সাধারণ রুটিন (এলোমেলো বীজ, ফাইল সিস্টেম ইউটিলস, মেট্রিক্স ঠিক/পুনরুদ্ধার করুন)। ক্ষতি: BinaryFocalLoss, Focal, ReducedFocal, Lovasz, Jaccard এবং Dice losss, Wing Loss এবং আরও অনেক কিছু। ক্যাটালিস্ট লাইব্রেরির জন্য অতিরিক্ত (ব্যাচের পূর্বাভাসের ভিজ্যুয়ালাইজেশন, অতিরিক্ত মেট্রিক্স)। নকশা অনুসারে, এনকোডার এবং ডিকোডার উভয়ই সূক্ষ্ম (উচ্চ-রেজোলিউশন, সূচক 0) থেকে মোটা (নিম্ন-রেজোলিউশন) বৈশিষ্ট্য মানচিত্র পর্যন্ত টেনসরগুলির একটি তালিকা তৈরি করে। সমস্ত মধ্যবর্তী বৈশিষ্ট্য মানচিত্র অ্যাক্সেস উপকারী যদি আপনি তাদের উপর গভীর তত্ত্বাবধান ক্ষতি বা বস্তু সনাক্তকরণ টাস্ক এনকোডার-ডিকোডার প্রয়োগ করতে চান।
বৈশিষ্ট্য
- পূর্বপ্রশিক্ষিত এনকোডার সহ এনকোডার-ডিকোডার FPN মডেল তৈরি করুন
- এনকোডার-ডিকোডার ইউ-নেট মডেল তৈরি করুন
- পূর্বপ্রশিক্ষিত এনকোডার সহ এনকোডার-ডিকোডার FPN মডেল তৈরি করুন
- এনকোডারের জন্য ইনপুট চ্যানেলের সংখ্যা পরিবর্তন করুন
- এনকোডার/ডিকোডার এবং অন্যান্য মডিউলগুলিতে প্যারামিটারের সংখ্যা গণনা করুন
- একাধিক ক্ষতি রচনা করুন
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/pytorch-toolbelt.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।
