Esta es la aplicación de Windows llamada PML cuya última versión se puede descargar como v2.3.0.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 PML 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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PML
DESCRIPCIÓN
Esta biblioteca contiene 9 módulos, cada uno de los cuales puede usarse de forma independiente dentro de su base de código existente o combinarse para un flujo de trabajo completo de entrenamiento/prueba. Para calcular la pérdida en su ciclo de entrenamiento, pase las incrustaciones calculadas por su modelo y las etiquetas correspondientes. Las incorporaciones deben tener un tamaño (N, incrustar_tamaño) y las etiquetas deben tener un tamaño (N), donde N es el tamaño del lote. TripletMarginLoss calcula todos los tripletes posibles dentro del lote, en función de las etiquetas que le pasa. Los pares de anclaje positivo están formados por incrustaciones que comparten la misma etiqueta, y los pares de anclaje negativo están formados por incrustaciones que tienen diferentes etiquetas. Las funciones de pérdida se pueden personalizar utilizando distancias, reductores y regularizadores. En el siguiente diagrama, un minero encuentra los índices de pares duros dentro de un lote. Estos se utilizan para indexar en la matriz de distancia, calculada por el objeto de distancia. Para este diagrama, la función de pérdida se basa en pares, por lo que calcula una pérdida por par.
Caracteristicas
- Personaliza las funciones de pérdida
- Usar funciones de pérdida para el aprendizaje no supervisado/autosupervisado
- Antorcha requerida de la versión de PyTorch >= 1.6
- El desarrollo se realiza en la rama dev
- El código se formatea usando negro e isort
- Puede especificar los tipos de datos de prueba y el dispositivo de prueba como variables de entorno
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/pml.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
