Ito ang Windows app na pinangalanang Pytorch-toolbelt na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang PytorchToolbelt0.6.2.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Pytorch-toolbelt na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
Pytorch-toolbelt
DESCRIPTION
Ang pytorch-toolbelt ay isang Python library na may set ng mga kampana at whistles para sa PyTorch para sa mabilis na R&D prototyping at Kaggle farming. Madaling pagbuo ng modelo gamit ang flexible na encoder-decoder architecture. Mga Module: CoordConv, SCSE, Hypercolumn, Depthwise separable convolution at higit pa. GPU-friendly na test-time augmentation TTA para sa segmentation at classification. GPU-friendly na hinuha sa malalaking (5000x5000) na larawan. Araw-araw na karaniwang gawain (ayusin/ibalik ang random na binhi, mga gamit ng filesystem, mga sukatan). Pagkatalo: BinaryFocalLoss, Focal, ReducedFocal, Lovasz, Jaccard at Dice losses, Wing Loss at higit pa. Mga extra para sa Catalyst library (Visualization ng mga hula sa batch, karagdagang mga sukatan). Sa pamamagitan ng disenyo, ang parehong encoder at decoder ay gumagawa ng isang listahan ng mga tensor, mula sa fine (high-resolution, indexed 0) hanggang sa magaspang (low-resolution) na mga feature na mapa. Ang pag-access sa lahat ng mga intermediate na mapa ng tampok ay kapaki-pakinabang kung gusto mong ilapat ang malalim na pagkalugi sa pangangasiwa sa mga ito o encoder-decoder ng gawain sa pagtuklas ng bagay.
Mga tampok
- Gumawa ng Encoder-Decoder FPN na modelo na may pretrained na encoder
- Lumikha ng Encoder-Decoder U-Net na modelo
- Gumawa ng Encoder-Decoder FPN na modelo na may pretrained na encoder
- Baguhin ang bilang ng mga channel ng input para sa Encoder
- Bilangin ang bilang ng mga parameter sa encoder/decoder at iba pang mga module
- Gumawa ng maraming pagkalugi
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/pytorch-toolbelt.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
