This is the Linux app named Vision Transformer Pytorch whose latest release can be downloaded as 1.15.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
विज़न ट्रांसफॉर्मर पायटॉर्च नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स 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
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विज़न ट्रांसफॉर्मर पाइटॉर्च
वर्णन
यह रिपॉजिटरी PyTorch में विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर (ViT) का एक बिल्कुल नया, न्यूनतम कार्यान्वयन प्रदान करती है, जो छवि वर्गीकरण के लिए आवश्यक मुख्य वास्तुशिल्पीय घटकों पर केंद्रित है। यह मॉडल को पैच एम्बेडिंग, पोज़िशनल एन्कोडिंग, मल्टी-हेड सेल्फ-अटेंशन, फीड-फ़ॉरवर्ड ब्लॉक और एक क्लासिफिकेशन हेड में विभाजित करता है ताकि आप प्रत्येक घटक को अलग से समझ सकें। कोड जानबूझकर कॉम्पैक्ट और मॉड्यूलर है, जिससे हाइपरपैरामीटर, डेप्थ, चौड़ाई और अटेंशन आयामों के साथ छेड़छाड़ करना आसान हो जाता है। चूँकि यह वैनिला PyTorch के समान ही है, आप बिना किसी फ्रेमवर्क लॉक-इन के कस्टम डेटासेट और प्रशिक्षण लूप एकीकृत कर सकते हैं। यह विज़न में ट्रांसफ़ॉर्मर सीखने वाले लोगों के लिए एक शैक्षिक संदर्भ के रूप में और शोध प्रोटोटाइप के लिए एक हल्के आधार के रूप में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। यह परियोजना प्रयोग को प्रोत्साहित करती है—अनुकूलकों की अदला-बदली, संवर्द्धन में बदलाव, या ट्रांसफ़ॉर्मर बैकबोन को डाउनस्ट्रीम कार्यों में शामिल करना।
विशेषताएं
- पैचिंग, अटेंशन, एमएलपी ब्लॉक और हेड्स के लिए संक्षिप्त PyTorch मॉड्यूल
- आसानी से कॉन्फ़िगर करने योग्य गहराई, शीर्ष, आयाम और ड्रॉपआउट सेटिंग्स
- सामान्य लूप में प्लग करने वाले सरल प्रशिक्षण और अनुमान उदाहरण
- कस्टम डेटा पर प्रयोग और तीव्र प्रोटोटाइपिंग के लिए अनुकूल
- न्यूनतम बाह्य निर्भरताएँ और मुहावरेदार PyTorch शैली
- ViT आर्किटेक्चर विवरण के लिए एक पठनीय संदर्भ के रूप में कार्य करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/vision-tran-pytorch.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।
