This is the Windows app named Deep Learning Models whose latest release can be downloaded as deeplearning-modelssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie die App „Deep Learning Models 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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Deep-Learning-Modelle
BESCHREIBUNG
Dieses Repository sammelt übersichtliche und gut dokumentierte Implementierungen von Deep-Learning-Modellen und Trainingswerkzeugen von Sebastian Raschka. Der Code ist auf Lesbarkeit und didaktische Verständlichkeit ausgelegt: Die Komponenten sind so organisiert, dass der Datenfluss durch Schichten, Verlustfunktionen, Optimierer und Evaluierung nachvollziehbar ist. Die Beispiele umfassen grundlegende Architekturen – MLPs, CNNs, RNNs/Transformer – sowie praktische Aufgaben wie Bildklassifizierung oder Textmodellierung. Reproduzierbare Trainingsskripte und Konfigurationsdateien ermöglichen es, Experimente einfach zu wiederholen oder an eigene Datensätze anzupassen. Das Repository kombiniert Implementierungen häufig mit Erläuterungen zu Designentscheidungen und Kompromissen und ist somit sowohl eine Werkzeugkiste als auch eine Lernressource. Es eignet sich für Studierende, Forschende, die Ideen prototypisch entwickeln, und Praktiker, die saubere Baselines benötigen, bevor sie die Komplexität erhöhen.
Eigenschaften
- Lesbare PyTorch-Implementierungen klassischer und moderner Architekturen
- Trainingsskripte mit Konfigurationen für reproduzierbare Experimente
- Hilfsmodule für Datenladen, Metriken, Protokollierung und Prüfpunkte
- Beispielnotizbücher, die Designentscheidungen und Ergebnisse erläutern
- Baselines, die sich leicht für benutzerdefinierte Datensätze und Aufgaben erweitern lassen
- Eine einheitliche Struktur, die ein schnelles Verständnis und eine einfache Anpassung ermöglicht.
Kategorien
Diese Anwendung kann auch unter https://sourceforge.net/projects/deep-learning-models.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wird auf OnWorks gehostet, um die Online-Ausführung über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme zu vereinfachen.
