Este é o aplicativo do Windows denominado TensorFlow Model Garden, cuja versão mais recente pode ser baixada como TensorFlowOfficialModels2.14.2sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online gratuitamente este aplicativo chamado TensorFlow Model Garden com OnWorks.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
Ad
Jardim Modelo TensorFlow
DESCRIÇÃO
O TensorFlow Model Garden é um repositório com várias implementações diferentes de modelos de última geração (SOTA) e soluções de modelagem para usuários do TensorFlow. Nosso objetivo é demonstrar as melhores práticas de modelagem para que os usuários do TensorFlow possam aproveitar ao máximo o TensorFlow para suas pesquisas e desenvolvimento de produtos. Para melhorar a transparência e a reprodutibilidade de nossos modelos, os logs de treinamento no TensorBoard.dev também são fornecidos para modelos na medida do possível, embora nem todos os modelos sejam adequados. Uma biblioteca leve e flexível que os usuários podem usar ou bifurcar facilmente ao escrever código de loop de treinamento personalizado no TensorFlow 2.x. Ele se integra perfeitamente ao tf.distribute e suporta execução em diferentes tipos de dispositivos (CPU, GPU e TPU).
Funcionalidades
- Uma coleção de implementações de exemplo para modelos SOTA usando as APIs de alto nível mais recentes do TensorFlow 2
- Oficialmente mantido, suportado e atualizado com as últimas APIs do TensorFlow 2 do TensorFlow
- Razoavelmente otimizado para um desempenho rápido enquanto ainda é fácil de ler
- Uma coleção de implementações de modelos de pesquisa no TensorFlow 1 ou 2 por pesquisadores
- Mantido e apoiado por pesquisadores
- Uma lista com curadoria dos repositórios do GitHub com modelos e implementações de aprendizado de máquina desenvolvidos pelo TensorFlow 2
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/tensorflow-model-garden.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado on-line da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
