लिनक्स के लिए PyTorch GAN Zoo डाउनलोड करें

यह PyTorch GAN Zoo नाम का एक Linux ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण pytorch_GAN_zoosourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

 
 

PyTorch GAN Zoo 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:


PyTorch GAN चिड़ियाघर


विवरण:

PyTorch GAN Zoo एक व्यापक ओपन रिसर्च टूलबॉक्स है जिसे PyTorch का उपयोग करके जेनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स (GAN) के साथ प्रयोग और विकास के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह परियोजना लोकप्रिय GAN आर्किटेक्चर के मॉड्यूलर कार्यान्वयन प्रदान करती है, जिसमें प्रोग्रेसिव ग्रोइंग ऑफ़ GANs (PGAN), DCGAN और एक प्रायोगिक StyleGAN संस्करण शामिल हैं। यह उन शोधकर्ताओं और डेवलपर्स दोनों के लिए बनाया गया है जो CelebA-HQ, FashionGen, DTD और CIFAR-10 जैसे विविध डेटासेट पर GAN को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित, मूल्यांकन और विस्तारित करना चाहते हैं। कोर GAN प्रशिक्षण के अलावा, इस रिपॉजिटरी में मॉडल मूल्यांकन के लिए उपकरण, जैसे कि इंसेप्शन स्कोर और SWD मेट्रिक्स, साथ ही विविध निर्माण के लिए GDPP और वर्ग-विशिष्ट संश्लेषण के लिए AC-GAN कंडीशनिंग जैसी उन्नत सुविधाएँ शामिल हैं। यह फ्रेमवर्क "प्रेरणादायक निर्माण" का भी समर्थन करता है, जो पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों के माध्यम से संदर्भ छवियों से शैली या सामग्री स्थानांतरण को सक्षम बनाता है।



विशेषताएं

  • PGAN, DCGAN और StyleGAN सहित कई GAN आर्किटेक्चर को कार्यान्वित करता है
  • जीडीपीपी हानि और एसी-जीएएन कंडीशनिंग जैसे उन्नत जीएएन तरीकों का समर्थन करता है
  • इसमें SWD और इंसेप्शन स्कोर जैसे मूल्यांकन मेट्रिक्स शामिल हैं
  • torch.hub के माध्यम से सुलभ पूर्व-प्रशिक्षित चेकपॉइंट प्रदान करता है
  • फ़ीचर निष्कर्षण का उपयोग करके संदर्भ छवियों से "प्रेरणादायक पीढ़ी" को सक्षम करता है
  • CelebA-HQ, FashionGen, और CIFAR-10 सहित लोकप्रिय छवि डेटासेट के साथ संगत


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर


श्रेणियाँ

अनुसंधान, एआई मॉडल

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/pytorch-gan-zoo.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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