Linux के लिए MoCo v3 डाउनलोड करें

यह MoCo v3 नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण moco-v3sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

 
 

MoCo v3 नामक इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।

इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:

- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।

- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।

- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।

- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।

- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।

- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।

स्क्रीनशॉट:


मोको v3


विवरण:

MoCo v3, मोमेंटम कॉन्ट्रास्ट v3 (MoCo v3) का PyTorch पुनः कार्यान्वयन है। MoCo v3, फेसबुक रिसर्च का अत्याधुनिक स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढाँचा है जो ResNet और विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर (ViT) बैकबोन का उपयोग करके दृश्य प्रतिनिधित्व सीखने के लिए है। मूल रूप से TPU के लिए TensorFlow में विकसित, यह संस्करण GPU पर शोधपत्र के परिणामों को सटीकता से पुन: प्रस्तुत करता है और एक सुलभ एवं मापनीय PyTorch इंटरफ़ेस प्रदान करता है। MoCo v3, ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर के साथ कंट्रास्टिव लर्निंग को संयोजित करके स्व-पर्यवेक्षित ViTs के प्रशिक्षण के लिए सुधार प्रस्तुत करता है, जिससे ImageNet बेंचमार्क पर मज़बूत रैखिक और एंड-टू-एंड फ़ाइन-ट्यूनिंग प्रदर्शन प्राप्त होता है। यह रिपॉजिटरी बहु-नोड वितरित प्रशिक्षण, स्वचालित मिश्रित परिशुद्धता और बड़े बैच व्यवस्थाओं के लिए शिक्षण दरों के रैखिक स्केलिंग का समर्थन करती है। इसमें DeiT ढाँचे के भीतर स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण, रैखिक वर्गीकरण और फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए स्क्रिप्ट भी शामिल हैं।



विशेषताएं

  • ट्रांसफर लर्निंग के लिए इमेजनेट और मानक विज़न बेंचमार्क के साथ संगत
  • स्केलेबल हाइपरपैरामीटर और बैच सेटिंग्स के साथ कमांड-लाइन फ्लैग के माध्यम से कॉन्फ़िगर करने योग्य
  • स्व-पर्यवेक्षित पूर्व-प्रशिक्षण, रैखिक मूल्यांकन और DeiT फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए एकीकृत स्क्रिप्ट
  • मजबूत इमेजनेट परिणाम प्राप्त करता है (उदाहरण के लिए, ResNet-50 पर 74.6% रैखिक शीर्ष-1, 83.2% फाइन-ट्यून्ड ViT-B)
  • मिश्रित परिशुद्धता के साथ बड़े पैमाने पर बहु-GPU वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है
  • ResNet और ViT मॉडलों के लिए स्व-पर्यवेक्षित MoCo v3 का PyTorch कार्यान्वयन


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर


श्रेणियाँ

डीप लर्निंग फ्रेमवर्क

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/moco-v3.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।



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