Ini adalah aplikasi Windows bernama Pytorch-toolbelt yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai PytorchToolbelt0.6.2.zip. Ini dapat dijalankan secara online di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan secara online aplikasi ini bernama Pytorch-toolbelt with OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
Sabuk alat Pytorch
DESKRIPSI
Pytorch-toolbelt adalah pustaka Python dengan seperangkat lonceng dan peluit untuk PyTorch untuk pembuatan prototipe R&D cepat dan pertanian Kaggle. Pembuatan model yang mudah menggunakan arsitektur encoder-decoder yang fleksibel. Modul: CoordConv, SCSE, Hypercolumn, Konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam dan banyak lagi. TTA augmentasi waktu pengujian ramah GPU untuk segmentasi dan klasifikasi. Inferensi ramah GPU pada gambar besar (5000x5000). Rutinitas umum setiap hari (memperbaiki/mengembalikan seed acak, utilitas sistem file, metrik). Kerugian: Kerugian BinaryFocalLoss, Focal, ReducedFocal, Lovasz, Jaccard dan Dice, Kehilangan Sayap, dan lainnya. Ekstra untuk perpustakaan Katalis (Visualisasi prediksi batch, metrik tambahan). Secara desain, pembuat enkode dan dekoder menghasilkan daftar tensor, dari peta fitur halus (resolusi tinggi, diindeks 0) hingga kasar (resolusi rendah). Akses ke semua peta fitur perantara bermanfaat jika Anda ingin menerapkan kerugian pengawasan yang mendalam pada mereka atau encoder-decoder dari tugas deteksi objek.
Fitur
- Buat model Encoder-Decoder FPN dengan encoder yang telah dilatih sebelumnya
- Buat model Encoder-Decoder U-Net
- Buat model Encoder-Decoder FPN dengan encoder yang telah dilatih sebelumnya
- Ubah jumlah saluran input untuk Encoder
- Hitung jumlah parameter dalam encoder/decoder dan modul lainnya
- Tulis banyak kerugian
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/pytorch-toolbelt.mirror/. Itu telah dihosting di OnWorks untuk dijalankan secara online dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
