これは Deep Learning with PyTorch という名前の Windows アプリで、最新リリースは DLSP19.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。
Deep Learning with PyTorch 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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PyTorchによるディープラーニング
DESCRIPTION
このコースは、深層学習と表現学習の最新技術に関するもので、教師ありおよび教師なし深層学習、埋め込み手法、計量学習、畳み込みおよびリカレント ネットに焦点を当て、コンピューター ビジョン、自然言語理解、および音声認識への応用を取り上げます。 前提条件には、DS-GA 1001 データ サイエンス入門、または大学院レベルの機械学習コースが含まれます。 演習に従うには、Miniconda (Anaconda の最小バージョン) といくつかの Python パッケージがインストールされたラップトップが必要です。 次の手順は、Mac または Ubuntu Linux ユーザーにはそのまま機能しますが、Windows ユーザーは Git BASH ターミナルにインストールして作業する必要があります。 JupyterLab には選択可能なダーク テーマが組み込まれているため、クラシック ノートブック インターフェイスを使用したい場合にのみ何かをインストールする必要があります。
オプション
- Jupyter Notebook は、インタラクティブなデータ探索と視覚化のために講義全体で使用されます。
- このノートブック リポジトリにはコンパニオン Web サイトが追加されました
- 教師あり学習、ニューラルネット、ディープラーニングの基礎
- 畳み込みニューラル ネットワークとその応用
- 正則化のトリック、最適化のトリック、深層学習の仕組みの理解
- ニューラルネットワークのパラメータ変換と畳み込みの基本概念の可視化
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.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。
