ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ PyTorch pretrained BigGAN ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ Smallupdatetoutils.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ PyTorch pretrained BigGAN ກັບ 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
PyTorch ໄດ້ຝຶກອົບຮົມ BigGAN
ລາຍລະອຽດ
ການປະຕິບັດແບບ op-for-op PyTorch ຂອງ DeepMind's BigGAN ທີ່ມີນ້ໍາຫນັກກ່ອນການຝຶກອົບຮົມຈາກ DeepMind. repository ນີ້ປະກອບດ້ວຍ op-for-op PyTorch ການປະຕິບັດໃຫມ່ຂອງ DeepMind's BigGAN ທີ່ຖືກປ່ອຍອອກມາດ້ວຍເຈ້ຍ Scale Large GAN Training ສໍາລັບການສັງເຄາະຮູບພາບທໍາມະຊາດທີ່ມີຄວາມສັດຊື່ສູງ. ການປະຕິບັດ PyTorch ຂອງ BigGAN ນີ້ແມ່ນສະຫນອງໃຫ້ກັບຮູບແບບ 128x128, 256x256 ແລະ 512x512 ທີ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມໂດຍ DeepMind. ພວກເຮົາຍັງສະໜອງສະຄຣິບທີ່ໃຊ້ເພື່ອດາວໂຫຼດ ແລະປ່ຽນຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ຈາກຕົວແບບ TensorFlow Hub. ການປັບປຸງໃຫມ່ນີ້ແມ່ນເຮັດຈາກເສັ້ນສະແດງການຄິດໄລ່ດິບຂອງສະບັບ Tensorflow ແລະປະຕິບັດຕົວຄ້າຍຄືກັນກັບສະບັບ TensorFlow (ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຜົນຜະລິດຂອງຄໍາສັ່ງ 1e-5). ການປະຕິບັດນີ້ປະຈຸບັນມີພຽງແຕ່ເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າຍ້ອນວ່ານ້ໍາຫນັກຂອງຜູ້ຈໍາແນກບໍ່ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາ (ເຖິງແມ່ນວ່າໂຄງສ້າງຂອງເຄື່ອງຈໍາແນກແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າ, ດັ່ງນັ້ນມັນສາມາດເພີ່ມໄດ້ງ່າຍ.
ຄຸນລັກສະນະ
- repo ນີ້ໄດ້ຖືກທົດສອບໃນ Python 3.6 ແລະ PyTorch 1.0.1
- PyTorch pretrained BigGAN ສາມາດຕິດຕັ້ງໄດ້ຈາກ pip
- ຄັງເກັບມ້ຽນນີ້ໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງໂດຍກົງແລະງ່າຍດາຍກັບສະບັບ "ເລິກ" ທີ່ໄດ້ຝຶກອົບຮົມມາກ່ອນຂອງ BigGAN ສໍາລັບຄວາມລະອຽດ 128, 256 ແລະ 512 pixels
- ໂຫຼດນໍ້າໜັກທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມຂອງ DeepMind
- BigGANConfig ເປັນຫ້ອງຮຽນທີ່ຈະເກັບແລະໂຫຼດການຕັ້ງຄ່າ BigGAN
- ປ່ຽນ tensor ຜົນຜະລິດຈາກ BigGAN ໃນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຮູບພາບ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/pytorch-pretrain-biggan.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
