This is the Windows app named Deep Learning Models whose latest release can be downloaded as deeplearning-modelssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks を使用した Deep Learning Models という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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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ディープラーニングモデル
DESCRIPTION
このリポジトリには、Sebastian Raschka 氏が作成した、明確で十分に文書化されたディープラーニングモデルとトレーニングユーティリティの実装が集められています。コードは読みやすさと教育性を重視しており、コンポーネントはレイヤー、損失、最適化、評価を経るデータフローをトレースできるように構成されています。例は、MLP、CNN、RNN/Transformer といった基本的なアーキテクチャから、画像分類やテキストモデリングといった実用的なタスクまで多岐にわたります。再現可能なトレーニングスクリプトと設定ファイルにより、実験の再実行や独自のデータセットへの適応が容易になります。このリポジトリには、実装と設計上の選択やトレードオフに関するメモが併記されていることが多く、ツールボックスと学習リソースの両方として利用できます。学生、アイデアのプロトタイプを作成する研究者、そして複雑な処理を追加する前に明確なベースラインを求める実践者に最適です。
オプション
- 古典的および現代的なアーキテクチャの読みやすい PyTorch 実装
- 再現可能な実験のための設定を含むトレーニング スクリプト
- データの読み込み、メトリック、ログ記録、チェックポイント用のユーティリティ モジュール
- 設計の選択と結果を説明するサンプルノートブック
- カスタムデータセットやタスクに合わせて簡単に拡張できるベースライン
- 迅速な理解と修正をサポートする一貫した構造
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/deep-learning-models.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
