Ini ialah apl Linux bernama PyCls yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama PyCls ini dengan OnWorks secara percuma.
Ikut arahan ini untuk menjalankan apl ini:
- 1. Memuat turun aplikasi ini dalam PC anda.
- 2. Masukkan dalam pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 3. Muat naik aplikasi ini dalam pengurus filem tersebut.
- 4. Mulakan OnWorks Linux dalam talian atau emulator dalam talian Windows atau emulator dalam talian MACOS dari tapak web ini.
- 5. Daripada OS Linux OnWorks yang baru anda mulakan, pergi ke pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 6. Muat turun aplikasi, pasang dan jalankan.
SKRIN:
PyCls
HURAIAN:
pycls ialah pangkalan kod PyTorch tertumpu untuk penyelidikan klasifikasi imej yang menekankan kebolehulangan dan garis dasar yang kukuh dan telus. Ia mempopularkan keluarga seperti RegNet dan menyokong seni bina klasik (ResNet, ResNeXt) dengan pelaksanaan yang bersih dan resipi latihan yang konsisten. Repositori termasuk tetapan jadual, penambahan dan penyelarasan yang sangat ditala yang menjadikannya mudah untuk memadankan ketepatan yang dilaporkan tanpa meneka. Latihan teragih dan ketepatan campuran adalah kelas pertama, membolehkan percubaan pantas pada persediaan berbilang GPU dengan konfigurasi pengisytiharan yang ringkas. Takrif model adalah ringkas dan modular, menjadikannya mudah untuk membuat prototaip blok baharu atau menukar tulang belakang sambil mengekalkan saluran paip yang lain tidak berubah. Pemberat terlatih dan skrip penilaian meliputi set data biasa, dan timbunan pengelogan/metrik direka bentuk untuk perbandingan pantas merentas larian. Pengamal menggunakan pycls sebagai kilang asas dan sebagai perancah untuk tulang belakang klasifikasi baharu.
Ciri-ciri
- Pelaksanaan rujukan keluarga ResNet/ResNeXt/RegNet
- Resipi latihan yang boleh diterbitkan semula dengan jadual dan penambahan yang ditala
- Latihan ketepatan teragih dan campuran di luar kotak
- Sistem konfigurasi deklaratif dan saluran paip data yang bersih
- Pusat pemeriksaan terlatih dan skrip penilaian piawai
- Kod model modular yang minimum untuk lelaran seni bina pantas
Bahasa Pengaturcaraan
Python
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.