Dies ist die Linux-App namens PyCls, deren neueste Version als Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens PyCls mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
PyCls
BESCHREIBUNG:
pycls ist eine fokussierte PyTorch-Codebasis für die Bildklassifizierungsforschung, die Reproduzierbarkeit und starke, transparente Baselines betont. Sie hat Familien wie RegNet populär gemacht und unterstützt klassische Architekturen (ResNet, ResNeXt) mit sauberen Implementierungen und konsistenten Trainingsrezepten. Das Repository enthält hochgradig optimierte Zeitpläne, Erweiterungen und Regularisierungseinstellungen, die es einfach machen, die gemeldete Genauigkeit ohne Rätselraten zu erreichen. Verteiltes Training und gemischte Präzision sind erstklassig und ermöglichen schnelle Experimente auf Multi-GPU-Setups mit einfachen, deklarativen Konfigurationen. Modelldefinitionen sind prägnant und modular, sodass es einfach ist, neue Blöcke zu prototypisieren oder Backbones auszutauschen, während der Rest der Pipeline unverändert bleibt. Vortrainierte Gewichte und Auswertungsskripte decken gängige Datensätze ab, und der Protokollierungs-/Metrik-Stack ist für den schnellen Vergleich zwischen Läufen konzipiert. Praktiker verwenden pycls sowohl als Basisfabrik als auch als Gerüst für neue Klassifizierungs-Backbones.
Eigenschaften
- Referenzimplementierungen der ResNet/ResNeXt/RegNet-Familien
- Reproduzierbare Trainingsrezepte mit abgestimmten Zeitplänen und Erweiterungen
- Verteiltes und gemischtes Präzisionstraining sofort einsatzbereit
- Deklaratives Konfigurationssystem und saubere Datenpipelines
- Vortrainierte Checkpoints und standardisierte Auswertungsskripte
- Minimaler, modularer Modellcode für schnelle Architekturiteration
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.