This is the Linux app named PyCls whose latest release can be downloaded as Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named PyCls with OnWorks for free.
ഈ ആപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക:
- 1. നിങ്ങളുടെ പിസിയിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തു.
- 2. ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജറിൽ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമം നൽകുക.
- 3. അത്തരം ഫയൽമാനേജറിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക.
- 4. ഈ വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് OnWorks Linux ഓൺലൈനോ Windows ഓൺലൈൻ എമുലേറ്ററോ MACOS ഓൺലൈൻ എമുലേറ്ററോ ആരംഭിക്കുക.
- 5. നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ആരംഭിച്ച OnWorks Linux OS-ൽ നിന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമത്തോടുകൂടിയ ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജർ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിലേക്ക് പോകുക.
- 6. ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യുക, അത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ
Ad
PyCls
വിവരണം
pycls is a focused PyTorch codebase for image classification research that emphasizes reproducibility and strong, transparent baselines. It popularized families like RegNet and supports classic architectures (ResNet, ResNeXt) with clean implementations and consistent training recipes. The repository includes highly tuned schedules, augmentations, and regularization settings that make it straightforward to match reported accuracy without guesswork. Distributed training and mixed precision are first-class, enabling fast experiments on multi-GPU setups with simple, declarative configs. Model definitions are concise and modular, making it easy to prototype new blocks or swap backbones while keeping the rest of the pipeline unchanged. Pretrained weights and evaluation scripts cover common datasets, and the logging/metric stack is designed for quick comparison across runs. Practitioners use pycls both as a baseline factory and as a scaffold for new classification backbones.
സവിശേഷതകൾ
- Reference implementations of ResNet/ResNeXt/RegNet families
- Reproducible training recipes with tuned schedules and augmentations
- Distributed and mixed-precision training out of the box
- Declarative configuration system and clean data pipelines
- Pretrained checkpoints and standardized evaluation scripts
- Minimal, modular model code for rapid architectural iteration
പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ
പൈത്തൺ
Categories
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
