This is the Windows app named PyTorch Image Models whose latest release can be downloaded as Releasev1.0.17sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ PyTorch ຮູບແບບຮູບແບບທີ່ມີ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ຮູບແບບຮູບພາບ PyTorch
ລາຍລະອຽດ
timm (PyTorch Image Models) ເປັນຫ້ອງສະໝຸດຊັ້ນນໍາທີ່ມີບ່ອນເກັບມ້ຽນຮູບຈຳລອງການຈັດປະເພດຮູບພາບທີ່ທັນສະໄໝ ແລະ ກະດູກສັນຫຼັງເຊັ່ນ: ResNet, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer, ConvNeXt, ແລະອື່ນໆ. ສ້າງໂດຍ Ross Wightman ແລະປະຈຸບັນຖືກຮັກສາໄວ້ໂດຍ Hugging Face, ມັນປະກອບມີນ້ໍາຫນັກທີ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມ, ຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນ, ການຂະຫຍາຍ, ຕົວເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ຕາຕະລາງ, ແລະສະຄິບອ້າງອີງສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ, ການປະເມີນຜົນ, ການແນະນໍາແລະການສົ່ງອອກແບບຈໍາລອງ. ມັນເປັນຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິໄສທັດແລະຂະບວນການຜະລິດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຮູບແບບຮູບພາບທີ່ທັນສະໄຫມ
- ນ້ ຳ ໜັກ ທີ່ກຽມໄວ້ ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ການໂອນຍ້າຍໄວ
- ການນໍາໃຊ້: ຕົວໂຫຼດຂໍ້ມູນ, ການເພີ່ມເຕີມ, optimizers, ກໍານົດເວລາ
- scripts ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ, eval, inference, ແລະການສົ່ງອອກຕົວແບບ
- ຮອງຮັບການປະຕິບັດ GPU/CPU ແລະຮູບແບບການສົ່ງອອກ
- ໃບອະນຸຍາດ Apache-2.0 ແລະການພັດທະນາຢ່າງຫ້າວຫັນ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/pytorch-image-models.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
