Questa è l'app Windows denominata TensorFlow Model Garden la cui ultima versione può essere scaricata come TensorFlowOfficialModels2.14.2sourcecode.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata TensorFlow Model Garden 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. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows 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 e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
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Giardino modello TensorFlow
DESCRIZIONE
TensorFlow Model Garden è un repository con una serie di diverse implementazioni di modelli SOTA (state-of-the-art) e soluzioni di modellazione per gli utenti di TensorFlow. Miriamo a dimostrare le migliori pratiche per la modellazione in modo che gli utenti di TensorFlow possano trarre pieno vantaggio da TensorFlow per la loro ricerca e sviluppo di prodotti. Per migliorare la trasparenza e la riproducibilità dei nostri modelli, per quanto possibile, vengono forniti registri di formazione su TensorBoard.dev per i modelli, sebbene non tutti i modelli siano adatti. Una libreria flessibile e leggera che gli utenti possono facilmente utilizzare o utilizzare durante la scrittura di codice di ciclo di addestramento personalizzato in TensorFlow 2.x. Si integra perfettamente con tf.distribute e supporta l'esecuzione su diversi tipi di dispositivi (CPU, GPU e TPU).
Caratteristiche
- Una raccolta di implementazioni di esempio per i modelli SOTA che utilizzano le più recenti API di alto livello di TensorFlow 2
- Ufficialmente mantenuto, supportato e aggiornato con le ultime API TensorFlow 2 di TensorFlow
- Ragionevolmente ottimizzato per prestazioni veloci pur essendo facile da leggere
- Una raccolta di implementazioni di modelli di ricerca in TensorFlow 1 o 2 da parte dei ricercatori
- Curato e supportato dai ricercatori
- Un elenco curato dei repository GitHub con modelli e implementazioni di machine learning basati su TensorFlow 2
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/tensorflow-model-garden.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
