Aceasta este aplicația Linux numită fvcore, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele fvcoresourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online această aplicație numită fvcore cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
fvcore
DESCRIERE:
fvcore este o bibliotecă de utilitare ușoară care exclude componentele comune orientate spre performanță utilizate în bazele de cod de viziune computerizată Facebook/Meta. Oferă straturi numerice și de pierdere (de exemplu, pierdere focală, smooth-L1, IoU/GIoU) implementate pentru viteză și claritate, împreună cu instrumente de asistență pentru inițializare și straturi de normalizare pentru construirea de modele PyTorch. Modulele sale comune includ temporizatoare, jurnalizare, puncte de control, modele de registry și instrumente de asistență pentru configurare care reduc boilerplate-ul în codul de cercetare. O capacitate remarcabilă este FLOP și numărarea activării, care analizează graficele PyTorch arbitrare pentru a raporta costurile pe operator și pe modul pentru o profilare precisă. Stratul I/O al fișierelor (PathManager) abstractizează stocarea locală/la distanță, astfel încât același cod poate fi citit de pe discuri, bucket-uri în cloud sau endpoint-uri HTTP. Deoarece este mic, stabil și bine testat, fvcore este importat frecvent de proiecte precum Detectron2 și PyTorchVideo pentru a evita duplicarea infrastructurii și pentru a păstra depozitele de cercetare.
Categorii
- Pierderi rapide și straturi PyTorch utilizate în mod obișnuit în detectare și segmentare
- Instrumente FLOP și de analiză a activării pentru profilare computațională detaliată
- Utilitare de punct de control, înregistrare în jurnal, temporizare și registru pentru bucle de antrenament curate
- Abstractizare PathManager pentru I/O uniformă a fișierelor locale și la distanță
- Instrumente de inițializare a greutății și utilități de normalizare
- Design modular, mic, ușor de integrat în proiecte de cercetare
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/fvcore.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.