ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ TensorFlow Model Garden ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ TensorFlowOfficialModels2.14.2sourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ TensorFlow Model Garden 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.
ພາບຫນ້າຈໍ:
TensorFlow Model Garden
DESCRIPTION:
TensorFlow Model Garden ເປັນບ່ອນເກັບມ້ຽນທີ່ມີການປະຕິບັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງແບບຈໍາລອງທີ່ທັນສະໄຫມ (SOTA) ແລະການແກ້ໄຂແບບຈໍາລອງສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ TensorFlow. ພວກເຮົາມີຈຸດປະສົງເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການສ້າງແບບຈໍາລອງເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ TensorFlow ສາມາດໃຊ້ປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່ຂອງ TensorFlow ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນຂອງພວກເຂົາ. ເພື່ອປັບປຸງຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະການແຜ່ພັນຂອງຕົວແບບຂອງພວກເຮົາ, ບັນທຶກການຝຶກອົບຮົມໃນ TensorBoard.dev ຍັງໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້ສໍາລັບຕົວແບບໃນຂອບເຂດທີ່ເປັນໄປໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ແມ່ນທຸກແບບທີ່ເຫມາະສົມ. ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ ແລະນ້ຳໜັກເບົາທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດໃຊ້ ຫຼືສ້ອມໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍເມື່ອຂຽນລະຫັດການເຝິກຊ້ອມທີ່ປັບແຕ່ງເອງໃນ TensorFlow 2.x. ມັນປະສົມປະສານກັບ tf.distribute ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ ແລະຮອງຮັບການແລ່ນໃນອຸປະກອນປະເພດຕ່າງໆ (CPU, GPU, ແລະ TPU).
ຄຸນລັກສະນະ
- ການເກັບກໍາຕົວຢ່າງການປະຕິບັດສໍາລັບແບບຈໍາລອງ SOTA ໂດຍໃຊ້ APIs ລະດັບສູງຫຼ້າສຸດຂອງ TensorFlow 2
- ຮັກສາ, ສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະຮັກສາໄວ້ຢ່າງເປັນທາງການກັບ TensorFlow 2 APIs ຫຼ້າສຸດໂດຍ TensorFlow
- ປັບແຕ່ງຢ່າງສົມເຫດສົມຜົນເພື່ອປະສິດທິພາບໄວ ໃນຂະນະທີ່ຍັງອ່ານງ່າຍຢູ່
- ການເກັບກໍາການປະຕິບັດຕົວແບບການຄົ້ນຄວ້າໃນ TensorFlow 1 ຫຼື 2 ໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າ
- ຮັກສາແລະສະຫນັບສະຫນູນໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າ
- ລາຍຊື່ທີ່ຄັດສັນມາຂອງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ GitHub ທີ່ມີຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການປະຕິບັດທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ TensorFlow 2
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/tensorflow-model-garden.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.