Esta es la aplicación de Linux llamada torchtext cuya última versión se puede descargar como Torchtext0.16.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada torchtext 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.
SCREENSHOTS
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texto de la antorcha
DESCRIPCIÓN
Recomendamos Anaconda como un sistema de gestión de paquetes de Python. Por favor refiérase a pytorch.org para los detalles de la instalación de PyTorch. Las versiones LTS se distribuyen a través de un canal diferente al de las otras versiones versionadas. Alternativamente, es posible que desee utilizar el puerto tokenizador de Moses en SacreMoses (separado de NLTK). Tienes que instalar SacreMoses. Para compilar torchtext desde la fuente, necesita un compilador git, CMake y C++11 como g++. Al compilar desde el código fuente, asegúrese de tener el mismo compilador de C++ que el utilizado para compilar PyTorch. Una forma sencilla es compilar PyTorch desde el origen y usar el mismo entorno para compilar texto antorcha. Si está utilizando la compilación nocturna de PyTorch, consulte el entorno en el que se creó con conda (aquí) y pip (aquí). Clasificación de texto: SST2, AG_NEWS, SogouNews, DBpedia, YelpReviewPolarity, YelpReviewFull, YahooAnswers, AmazonReviewPolarity, AmazonReviewFull, IMDB, etc.
Caracteristicas
- Para compilar torchtext desde la fuente, necesita el compilador git, CMake y C++11 como g++
- Modelado de lenguaje: WikiText2, WikiText103, PennTreebank, EnWik9
- Traducción automática: IWSLT2016, IWSLT2017, Multi30k
- Etiquetado de secuencia (por ejemplo, POS/NER): UDPOS, CoNLL2000Chunking
- Respuesta a preguntas: SQuAD1, SQuAD2
- Modelo de pre-entrenamiento: CC-100
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/torchtext.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
