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télécharger textgenrnn pour Windows

Téléchargement gratuit de l'application Windows textgenrnn pour exécuter Win Wine en ligne dans Ubuntu en ligne, Fedora en ligne ou Debian en ligne

Il s'agit de l'application Windows textgenrnn, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom TF2.1support.zip. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.

Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée textgenrnn avec OnWorks gratuitement.

Suivez ces instructions pour exécuter cette application :

- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.

- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.

- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.

- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.

- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.

- 6. Téléchargez l'application et installez-la.

- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.

Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.

CAPTURES D'ÉCRAN

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textgenrnn


DESCRIPTION

Avec textgenrnn, vous pouvez facilement former votre propre réseau neuronal de génération de texte de n'importe quelle taille et complexité sur n'importe quel ensemble de données de texte avec quelques lignes de code. Une architecture de réseau de neurones moderne qui utilise de nouvelles techniques telles que la pondération de l'attention et l'intégration de sauts pour accélérer la formation et améliorer la qualité du modèle. Entraînez-vous et générez du texte au niveau des caractères ou des mots. Configurez la taille du RNN, le nombre de couches RNN et s'il faut utiliser des RNN bidirectionnels. Entraînez-vous sur n'importe quel fichier texte d'entrée générique, y compris les fichiers volumineux. Entraînez des modèles sur un GPU, puis utilisez-les pour générer du texte avec un processeur. Utilisez une puissante implémentation CuDNN des RNN lorsqu'ils sont formés sur le GPU, ce qui accélère considérablement le temps de formation par rapport aux implémentations LSTM typiques. Entraînez le modèle à l'aide d'étiquettes contextuelles, ce qui lui permet d'apprendre plus rapidement et de produire de meilleurs résultats dans certains cas.



Fonctionnement

  • Vous pouvez jouer avec textgenrnn et entraîner n'importe quel fichier texte avec un GPU gratuitement
  • Le modèle inclus peut facilement être entraîné sur de nouveaux textes
  • Peut générer un texte approprié même après un seul passage des données d'entrée
  • Les poids du modèle sont relativement faibles
  • Vous pouvez jouer avec des modèles qui ont été formés sur des centaines de passages à travers les données
  • Vous pouvez également entraîner un nouveau modèle, avec prise en charge des intégrations au niveau des mots et des couches RNN bidirectionnelles


Langage de programmation

Python


Catégories

Machine Learning

Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/textgenrnn.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.


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