Dies ist die Windows-App namens Catalyst, deren neueste Version als Catalyst22.02.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Catalyst 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Katalysator
BESCHREIBUNG
Catalyst ist ein PyTorch-Framework für beschleunigte Deep-Learning-Forschung und -Entwicklung. Damit können Sie mit nur wenigen Codezeilen kompakte, aber voll funktionsfähige Deep-Learning-Pipelines schreiben. Mit Catalyst erhalten Sie einen vollständigen Satz an Funktionen, einschließlich einer Trainingsschleife mit Metriken, Modell-Checkpointing und mehr, alles ohne Boilerplate. Catalyst konzentriert sich auf Reproduzierbarkeit, schnelles Experimentieren und die Wiederverwendung der Codebasis, sodass Sie den Kreislauf des Schreibens einer weiteren regulären Zugschleife durchbrechen und etwas völlig Neues schaffen können.
Catalyst ist mit Python 3.6+ kompatibel. PyTorch 1.1+ und wurde auf Ubuntu 16.04/18.04/20.04, macOS 10.15, Windows 10 und dem Windows-Subsystem für Linux getestet. Es ist Teil des PyTorch-Ökosystems sowie des Catalyst-Ökosystems, das Alchemy (Protokollierung und Visualisierung von Experimenten) und Reaction (praktische Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen) umfasst.
Eigenschaften
- Universelle Zug-/Inferenzschleife
- Konfigurationsdateien für Modell-/Daten-Hyperparameter
- Alle Quellcode- und Umgebungsvariablen werden zur Reproduzierbarkeit gespeichert
- Rückrufe – wiederverwendbare Zug-/Inferenz-Pipeline-Teile mit einfacher Anpassung
- Unterstützung für Ausbildungsphasen
- Best Practices für Deep Learning – SWA, AdamW, Ranger-Optimierer, OneCycle und mehr
- Best Practices für Entwicklungen – fp16-Unterstützung, verteiltes Training, Slurm-Unterstützung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/catalyst.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
