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.
Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием Vision Transformer Pytorch с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
Vision Transformer Pytorch
ОПИСАНИЕ:
Этот репозиторий предоставляет минималистичную реализацию Vision Transformer (ViT) с нуля в PyTorch, фокусируясь на основных архитектурных элементах, необходимых для классификации изображений. Он разбивает модель на внедрение патчей, позиционное кодирование, многоголовочное самовосприятие, блоки прямой связи и классификационную головку, чтобы вы могли изучать каждый компонент изолированно. Код намеренно компактен и модульен, что упрощает работу с гиперпараметрами, глубиной, шириной и измерениями внимания. Поскольку он близок к стандартному PyTorch, вы можете интегрировать пользовательские наборы данных и обучающие циклы без привязки к фреймворку. Он широко используется в качестве образовательного справочника для тех, кто изучает трансформаторы в области машинного зрения, а также в качестве облегченной базовой модели для исследовательских прототипов. Проект поощряет эксперименты — замену оптимизаторов, изменение дополнений или подключение базовой схемы трансформатора к последующим задачам.
Особенности
- Краткие модули PyTorch для исправления, внимания, блоков MLP и головок
- Легко настраиваемые параметры глубины, напора, размеров и отсева
- Простые примеры обучения и вывода, которые можно встроить в общие циклы
- Удобен для экспериментов и быстрого создания прототипов на основе пользовательских данных
- Минимальные внешние зависимости и идиоматический стиль PyTorch
- Служит в качестве удобного справочника по архитектуре ViT.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/vision-tran-pytorch.mirror/. Оно размещено на платформе OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.