これはDIGITSという名前のLinuxアプリで、最新リリースはUpdatetov6.1.1.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。
DIGITS withOnWorksという名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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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DIGITS
DESCRIPTION
NVIDIAディープラーニングGPUトレーニングシステム(DIGITS)は、ディープラーニングの力をエンジニアとデータサイエンティストの手に委ねます。 DIGITSを使用すると、画像の分類、セグメンテーション、およびオブジェクト検出タスクのために、高精度のディープニューラルネットワーク(DNN)を迅速にトレーニングできます。 DIGITSは、データの管理、マルチGPUシステムでのニューラルネットワークの設計とトレーニング、高度な視覚化によるリアルタイムでのパフォーマンスの監視、展開用の結果ブラウザーからの最高のパフォーマンスモデルの選択など、一般的なディープラーニングタスクを簡素化します。 DIGITSは完全にインタラクティブであるため、データサイエンティストは、プログラミングやデバッグではなく、ネットワークの設計とトレーニングに集中できます。 DIGITSは、NVIDIA開発者プログラムのメンバーに無料でダウンロードできます。 DIGITSは、オンデマンドで使用するために最適化されたコンテナーとしてNVIDIA GPUクラウド(NGC)で利用できます。 NGCアカウントにサインアップして、数分でDIGITSの使用を開始します。
オプション
- TensorFlowを使用してモデルをインタラクティブにトレーニングし、TensorBoardを使用してモデルアーキテクチャを視覚化します
- 医用画像で使用されるDICOMなどの特別なデータ形式をインポートするためのカスタムプラグインを統合します
- 医用画像の画像セグメンテーションのためにDIGITSモデルストアに追加された事前トレーニング済みUNETモデル
- Caffe、Torch、TensorFlowを使用して、画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出のためのディープニューラルネットワークを設計、トレーニング、視覚化します
- AlexNet、GoogLeNet、LeNet、UNETなどの事前トレーニング済みモデルをDIGITSモデルストアからダウンロードします
- モデルの精度を向上させるために、学習率とバッチサイズのハイパーパラメータスイープを実行します
- ニューラルネットワークのトレーニングジョブをスケジュール、監視、管理し、精度と損失をリアルタイムで分析します
- DIGITSプラグインを使用して、さまざまな画像形式とソースをインポートします
- 複数のGPUにまたがるトレーニングジョブを自動的にスケーリングする
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/digits.mirror/からも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するために、OnWorksでホストされています。