Questa è l'app Linux chiamata fvcore, la cui ultima versione può essere scaricata come fvcoresourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata fvcore con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
fvcore
DESCRIZIONE:
fvcore è una libreria di utilità leggera che estrae i componenti più comuni, orientati alle prestazioni, utilizzati nelle basi di codice per la visione artificiale di Facebook/Meta. Fornisce livelli numerici e di perdita (ad esempio, perdita focale, smooth-L1, IoU/GIoU) implementati per garantire velocità e chiarezza, insieme a helper di inizializzazione e livelli di normalizzazione per la creazione di modelli PyTorch. I suoi moduli comuni includono timer, logging, checkpoint, pattern di registro e helper di configurazione che riducono il boilerplate nel codice di ricerca. Una funzionalità di spicco è il conteggio FLOP e di attivazione, che analizza grafici PyTorch arbitrari per riportare i costi per operatore e per modulo, per una profilazione precisa. Il livello di I/O dei file (PathManager) astrae l'archiviazione locale/remota in modo che lo stesso codice possa leggere da dischi, bucket cloud o endpoint HTTP. Essendo piccolo, stabile e ben testato, fvcore viene spesso importato da progetti come Detectron2 e PyTorchVideo per evitare la duplicazione dell'infrastruttura e per mantenere i repository di ricerca.
Caratteristiche
- Perdite e strati rapidi di PyTorch comunemente utilizzati nel rilevamento e nella segmentazione
- Strumenti di analisi FLOP e di attivazione per una profilazione computazionale dettagliata
- Utilità di checkpoint, registrazione, temporizzazione e registro per cicli di addestramento puliti
- Astrazione PathManager per I/O uniforme di file locali e remoti
- Strumenti di inizializzazione del peso e utilità di normalizzazione
- Design compatto e modulare, facile da utilizzare nei progetti di ricerca
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/fvcore.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.