This is the Windows app named Compare GAN whose latest release can be downloaded as compare_ganv2.0sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens „Compare GAN with 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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GAN vergleichen
BESCHREIBUNG
compare_gan ist eine Forschungscodebasis, die das Training und die Evaluierung Generative Adversarial Networks standardisiert, um die Vergleichbarkeit der Ergebnisse über verschiedene Artikel und Datensätze hinweg zu gewährleisten. Sie bietet Referenzimplementierungen für gängige GAN-Architekturen und -Verluste sowie ein einheitliches Trainings-Harness, um störende Unterschiede bei der Optimierung oder Vorverarbeitung zu beseitigen. Die Evaluierungssuite der Bibliothek umfasst weit verbreitete Metriken und Diagnosen, die Stichprobenqualität, Diversität und Modusabdeckung quantifizieren. Mit konfigurationsgesteuerten Experimenten können Sie Hyperparameter durchsuchen, Ablationen durchführen und Ergebnisse in großem Maßstab protokollieren. Ziel ist es, GAN-Experimente in einen disziplinierten, wiederholbaren Prozess statt in ein Flickwerk aus Skripten zu verwandeln. Die Bibliothek bietet außerdem ausreichend starke Baselines, um als Ausgangspunkt für neue Ideen zu dienen, ohne die Welt neu implementieren zu müssen.
Eigenschaften
- Referenzimplementierungen gängiger GAN-Architekturen und -Verluste
- Einheitliche Trainingsschleife mit konsistenter Optimierung und Vorverarbeitung
- Kennzahlen für Qualität, Vielfalt und Verkehrsträgerabdeckung
- Konfigurationsgesteuerte Experimente für Sweeps und Ablationen
- Reproduzierbare Protokollierung, Prüfpunkte und Ergebnisverfolgung
- Starke Basislinien zur Beschleunigung der neuen GAN-Forschung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/compare-gan.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
