This is the Linux app named PrettyTensor whose latest release can be downloaded as prettytensorTF_0.12.0rc0sourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
PrettyTensor नामक इस ऐप को OnWorks के साथ निःशुल्क डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
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
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प्रिटीटेन्सर
वर्णन
प्रिटी टेंसर, टेंसरफ्लो पर आधारित एक उच्च-स्तरीय एपीआई है जो डीप लर्निंग मॉडल बनाने और प्रबंधित करने की प्रक्रिया को सरल बनाता है। यह टेंसरफ्लो टेंसर को एक चेनेबल ऑब्जेक्ट सिंटैक्स में लपेटता है, जिससे डेवलपर्स संक्षिप्त और पठनीय कोड के साथ बहु-परत न्यूरल नेटवर्क बना सकते हैं। प्रिटी टेंसर, टेंसरफ्लो की मुख्य कार्यक्षमता के साथ पूर्ण संगतता बनाए रखता है और साथ ही कन्वोल्यूशनल और रीकरंट नेटवर्क जैसे जटिल आर्किटेक्चर को परिभाषित करने के लिए सिंटैक्टिक शुगर प्रदान करता है। लाइब्रेरी का डिज़ाइन लचीलेपन और मॉड्यूलरिटी पर ज़ोर देता है, और डिफ़ॉल्ट स्कोप, पैरामीटर टेम्प्लेट और वेरिएबल रीयूज़ जैसी उन्नत सुविधाओं का समर्थन करता है। यह कस्टम ऑपरेशन और थर्ड-पार्टी लाइब्रेरी के साथ आसान एकीकरण की भी अनुमति देता है, जिससे यह शोध प्रयोग और प्रोडक्शन-ग्रेड मॉडलिंग, दोनों के लिए आदर्श है। टेंसरफ्लो की शक्ति को एक सहज बिल्डर-शैली एपीआई के साथ जोड़कर, प्रिटी टेंसर पारदर्शिता या नियंत्रण से समझौता किए बिना मॉडल विकास को गति देता है।
विशेषताएं
- तंत्रिका नेटवर्क परतों को आसानी से परिभाषित करने के लिए एक श्रृंखलाबद्ध ऑब्जेक्ट सिंटैक्स प्रदान करता है
- मानक TensorFlow संचालन और मुहावरों के साथ पूरी तरह से संगत
- क्लीनर मॉडल के लिए पुन: प्रयोज्य डिफ़ॉल्ट और स्कोप्ड पैरामीटर साझाकरण का समर्थन करता है
- डेकोरेटर्स का उपयोग करके कस्टम लेयर्स और ऑपरेशन्स का सरल निर्माण सक्षम करता है
- LSTM और GRU जैसी पुनरावर्ती संरचनाओं के लिए अंतर्निहित टेम्पलेट्स शामिल हैं
- जटिल नेटवर्क टोपोलॉजी के लिए अनुक्रमिक मोड और उपविभाजन उपकरण प्रदान करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
पायथन, यूनिक्स शैल
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/prettytensor.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।
