This is the Linux app named Vision Transformer Pytorch whose latest release can be downloaded as 1.15.4sourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită Vision Transformer Pytorch cu OnWorks.
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:
Transformator de viziune Pytorch
DESCRIERE:
Acest depozit oferă o implementare minimalistă, de la zero, a Vision Transformer (ViT) în PyTorch, concentrându-se pe elementele arhitecturale de bază necesare pentru clasificarea imaginilor. Acesta împarte modelul în încorporarea de patch-uri, codificare pozițională, autoatenție multi-head, blocuri feed-forward și un head de clasificare, astfel încât să puteți înțelege fiecare componentă în mod izolat. Codul este intenționat compact și modular, ceea ce facilitează modificarea hiperparametrilor, adâncimii, lățimii și dimensiunilor de atenție. Deoarece rămâne aproape de PyTorch standard, puteți integra seturi de date personalizate și bucle de antrenament fără blocarea cadrului. Este utilizat pe scară largă ca referință educațională pentru persoanele care învață transformatoare în domeniul vizual și ca o bază ușoară pentru prototipurile de cercetare. Proiectul încurajează experimentarea - schimbarea optimizatoarelor, modificarea augmentărilor sau conectarea coloanei vertebrale a transformatorului la sarcini downstream.
Categorii
- Module PyTorch concise pentru patch-uri, atenție, blocuri MLP și head-uri
- Adâncimi, capetele, dimensiunile și setările de dropout ușor configurabile
- Exemple simple de antrenament și inferență care se conectează la bucle comune
- Prietenos cu experimentarea și prototiparea rapidă pe date personalizate
- Dependențe externe minime și stil idiomatic PyTorch
- Servește ca referință lizibilă pentru detaliile arhitecturii ViT
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/vision-tran-pytorch.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.