これはDeep LakeというLinuxアプリで、最新リリースはv3.9.52sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
Deep Lake with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料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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ディープレイク
DESCRIPTION
Deep Lake (以前は Activeloop Hub として知られていました) は、ディープ ラーニング アプリケーション用のデータ レイクです。 当社のオープンソース データセット形式は、モデルを大規模にトレーニングしながらデータの高速ストリーミングとクエリを実行できるように最適化されており、あらゆるサイズの AI データセットを作成、保存、コラボレーションするためのシンプルな API が含まれています。 ローカルまたはクラウドに展開でき、単純な注釈から大規模なビデオに至るまで、すべてのデータを 3 か所に保存できます。 Deep Lake は、Google、Waymo、Red Cross、Omdena、Yale、Oxford によって使用されています。 3 つの API を使用して、AWS SXNUMX/SXNUMX 互換ストレージ、GCP、Activeloop クラウド、またはローカル ストレージとの間でデータセットをアップロード、ダウンロード、ストリーミングします。 画像、オーディオ、ビデオをネイティブ圧縮で保存します。 Deeplake は、モデルのトレーニング時など、必要な場合にのみ、それらを生データに自動的に解凍します。 クラウド データセットを、システム メモリ内の NumPy 配列のコレクションであるかのように扱います。 それらをスライスしたり、インデックスを付けたり、反復処理したりできます。
オプション
- ストレージに依存しない API
- ネイティブ圧縮
- NumPy のような遅延インデックス作成
- データセットのバージョン管理
- 一般的な深層学習フレームワーク用のデータローダー
- 100 以上の最も人気のある画像、ビデオ、オーディオ データセットを数秒で利用可能
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/deep-lake.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。
