Esta es la aplicación para Linux llamada PyCls, cuya última versión se puede descargar como Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada PyCls con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
PyCls
DESCRIPCIÓN:
pycls es una base de código PyTorch enfocada en la investigación de clasificación de imágenes, que prioriza la reproducibilidad y líneas base sólidas y transparentes. Popularizó familias como RegNet y es compatible con arquitecturas clásicas (ResNet, ResNeXt) con implementaciones limpias y recetas de entrenamiento consistentes. El repositorio incluye programaciones, ampliaciones y configuraciones de regularización altamente optimizadas que facilitan la coincidencia de la precisión reportada sin conjeturas. El entrenamiento distribuido y la precisión mixta son de primera clase, lo que permite experimentos rápidos en configuraciones multi-GPU con configuraciones simples y declarativas. Las definiciones de modelo son concisas y modulares, lo que facilita la creación de prototipos de nuevos bloques o el intercambio de estructuras principales, manteniendo el resto del proceso inalterado. Los pesos preentrenados y los scripts de evaluación cubren conjuntos de datos comunes, y la pila de registro/métricas está diseñada para una rápida comparación entre ejecuciones. Los profesionales utilizan pycls como fábrica de líneas base y como andamiaje para nuevas estructuras principales de clasificación.
Caracteristicas
- Implementaciones de referencia de las familias ResNet/ResNeXt/RegNet
- Recetas de entrenamiento reproducibles con horarios y aumentos ajustados
- Entrenamiento distribuido y de precisión mixta listo para usar
- Sistema de configuración declarativa y canalizaciones de datos limpios
- Puntos de control preentrenados y guiones de evaluación estandarizados
- Código de modelo modular y mínimo para una iteración arquitectónica rápida
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.