यह PyTorchVideo नाम का एक विंडोज़ ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण PyTorchVideoVersion0.1.3sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
PyTorchVideo 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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट:
PyTorchवीडियो
विवरण:
PyTorchVideo वीडियो समझने के लिए एक गहन शिक्षण लाइब्रेरी है, जो क्रिया पहचान, वीडियो वर्गीकरण, पहचान और स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण जैसे कार्यों के लिए मॉड्यूलर घटक और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करती है। यह PyTorch और PyTorch Lightning के साथ घनिष्ठ रूप से एकीकृत है, और स्थानिक-समय नेटवर्क के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए लचीले API प्रदान करता है। इस लाइब्रेरी में स्लोफास्ट, X3D और MViT जैसे अत्याधुनिक आर्किटेक्चर के कुशल कार्यान्वयन शामिल हैं, जो अनुसंधान प्रोटोटाइपिंग और उत्पादन अनुमान दोनों के लिए अनुकूलित हैं। यह बड़े पैमाने के प्रयोगों के लिए वीडियो I/O पाइपलाइन, डेटा संवर्द्धन, वितरित प्रशिक्षण और मिश्रित परिशुद्धता संगणन का समर्थन करता है। PyTorchVideo मल्टीमॉडल वीडियो विश्लेषण के लिए Detectron2 और PyTorch3D जैसे अन्य मेटा AI टूल्स के साथ भी सहजता से जुड़ता है। अनुसंधान और परिनियोजन में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह पुनरुत्पादनीय, उच्च-प्रदर्शन वीडियो AI विकास के लिए एक एकीकृत ढाँचे के रूप में कार्य करता है।
विशेषताएं
- PyTorch एकीकरण के साथ वीडियो समझने के लिए मॉड्यूलर लाइब्रेरी
- क्रिया पहचान, पता लगाने और वर्गीकरण के लिए पूर्व प्रशिक्षित मॉडल
- बड़े डेटासेट के लिए कुशल डेटा लोडर और संवर्द्धन पाइपलाइन
- स्लोफास्ट, X3D और MViT आर्किटेक्चर के अनुकूलित कार्यान्वयन
- वितरित प्रशिक्षण, मिश्रित परिशुद्धता और उत्पादन-तैयार अनुमान उपकरण
- मल्टीमॉडल वर्कफ़्लो के लिए Detectron2 और PyTorch3D के साथ संगतता
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/pytorchvideo.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।