This is the Windows app named PyTorch Image Models whose latest release can be downloaded as Releasev1.0.17sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens PyTorch Image Models 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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PyTorch-Bildmodelle
BESCHREIBUNG
timm (PyTorch Image Models) ist eine erstklassige Bibliothek mit einer umfangreichen Sammlung modernster Bildklassifizierungsmodelle und Backbones wie ResNet, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer, ConvNeXt und mehr. Die von Ross Wightman entwickelte und nun von Hugging Face gepflegte Bibliothek umfasst vortrainierte Gewichte, Datenlader, Augmentierungen, Optimierer, Scheduler und Referenzskripte für Training, Evaluation, Inferenz und Modellexport. Sie ist ein unverzichtbares Toolkit für Bildverarbeitungsforschung und Produktionsabläufe.
Eigenschaften
- Große Vielfalt moderner Bildmodellarchitekturen
- Vortrainierte Gewichte für schnelles Transferlernen
- Dienstprogramme: Datenlader, Erweiterungen, Optimierer, Scheduler
- Skripte für Training, Evaluierung, Inferenz und Modellexport
- Unterstützung für GPU/CPU-Ausführung und Exportformate
- Apache‑2.0-Lizenz und aktive Entwicklung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/pytorch-image-models.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einem unserer kostenlosen Betriebssysteme zu vereinfachen.
