이것은 최신 릴리스를 v2.3.0.zip으로 다운로드할 수 있는 PML이라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 PML이라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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PML
기술
이 라이브러리에는 9개의 모듈이 포함되어 있으며, 각 모듈은 기존 코드베이스 내에서 독립적으로 사용하거나 완전한 학습/테스트 워크플로를 위해 함께 결합할 수 있습니다. 훈련 루프의 손실을 계산하려면 모델에서 계산한 임베딩과 해당 레이블을 전달합니다. 임베딩은 크기(N, embedding_size)를 가져야 하고 레이블은 크기(N)를 가져야 합니다. 여기서 N은 배치 크기입니다. TripletMarginLoss는 전달한 레이블을 기반으로 배치 내에서 가능한 모든 트리플렛을 계산합니다. 앵커-포지티브 쌍은 동일한 레이블을 공유하는 임베딩에 의해 형성되고 앵커-음성 쌍은 다른 레이블을 갖는 임베딩에 의해 형성됩니다. 거리, 감속기 및 정규화기를 사용하여 손실 함수를 사용자 지정할 수 있습니다. 아래 다이어그램에서 광부는 배치 내에서 하드 쌍의 인덱스를 찾습니다. 이것들은 거리 객체에 의해 계산된 거리 행렬을 색인화하는 데 사용됩니다. 이 다이어그램의 경우 손실 함수는 쌍을 기반으로 하므로 쌍당 손실을 계산합니다.
특징
- 손실 함수 사용자 정의
- 비지도/자가 지도 학습에 손실 함수 사용
- 필수 PyTorch 버전 토치 >= 1.6
- 개발은 dev 브랜치에서 수행됩니다.
- 코드는 검은색과 isort를 사용하여 형식이 지정됩니다.
- 테스트 데이터 유형 및 테스트 장치를 환경 변수로 지정할 수 있습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/pml.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
