Dies ist die Windows-App namens Model Search, deren neueste Version als model_searchsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Model Search 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:
Modellsuche
BESCHREIBUNG:
Model Search ist ein AutoML-Forschungssystem zum Entdecken neuronaler Netzwerkarchitekturen mit minimalem menschlichen Eingriff. Anstatt Modelle manuell zu erstellen, definieren Sie einen Suchraum und Ziele. Anschließend erkundet das System Kandidatenarchitekturen mithilfe von Controllern und populationsbasierten Strategien. Es unterstützt mehrere Aufgaben (wie Vision oder Text), indem es Ihnen ermöglicht, wiederverwendbare Bausteine – Ebenen, Zellen und Topologien – auszudrücken, die die Suche neu kombinieren kann. Training, Evaluierung und Förderung von Kandidaten werden automatisch orchestriert, wobei großer Wert auf Reproduzierbarkeit und faire Vergleiche gelegt wird. Das Framework protokolliert Versuche, Metriken und Artefakte, sodass Sie analysieren können, was die Suche ergeben hat und warum bestimmte Designs dominieren. Es ist sowohl als Plattform für die Methodenentwicklung als auch für die Modellfindung gedacht.
Eigenschaften
- Deklarative Suchräume für Ebenen, Zellen und Verbindungen
- Bevölkerungsbasiertes Training mit Förderung, Mutation und Ausbeutung
- Multitasking-Unterstützung mit steckbaren Eingabepipelines und -köpfen
- Automatisiertes Testmanagement, Checkpointing und frühzeitiges Beenden
- Umfangreiche Metrikprotokollierung und Artefaktverfolgung für die Post-hoc-Analyse
- Erweiterbare Controller zum Testen neuer NAS-Algorithmen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/model-search.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.