これは Catalyst という名前の Linux アプリで、最新リリースは Catalyst21.12.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
Catalyst という名前のこのアプリを OnWorks で無料でオンラインでダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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触媒
DESCRIPTION
Catalyst は、深層学習の研究開発を加速するための PyTorch フレームワークです。 わずか数行のコードで、コンパクトながらフル機能の深層学習パイプラインを作成できます。 Catalyst を使用すると、メトリクスを含むトレーニング ループ、モデルのチェックポイント設定などを含む完全な機能セットをすべてボイラープレートなしで利用できます。 Catalyst は、再現性、迅速な実験、コードベースの再利用に重点を置いているため、別の通常のトレイン ループを作成するサイクルを断ち切り、まったく新しいものを作成できます。
Catalyst は Python 3.6 以降と互換性があります。 PyTorch 1.1+。Ubuntu 16.04/18.04/20.04、macOS 10.15、Windows 10、および Windows Subsystem for Linux でテストされています。 これは、PyTorch エコシステムの一部であり、Alchemy (実験のログ記録と視覚化) と Reaction (便利な深層学習モデルの提供) を含む Catalyst エコシステムの一部でもあります。
オプション
- ユニバーサルトレイン/推論ループ
- モデル/データのハイパーパラメータの構成ファイル
- すべてのソース コードと環境変数は再現性のために保存されます。
- コールバック – 簡単にカスタマイズできる再利用可能なトレーニング/推論パイプライン パーツ
- トレーニング段階のサポート
- 深層学習のベスト プラクティス - SWA、AdamW、Ranger オプティマイザー、OneCycle など
- 開発のベスト プラクティス - fp16 サポート、分散トレーニング、slurm サポート
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/catalyst.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
