Bu, en son sürümü YükseltmetoTorch2.xandLightning2.xsourcecode.zip olarak indirilebilen Asteroid adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Asteroid adlı bu uygulamayı OnWorks ile çevrimiçi olarak ücretsiz indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Asteroit
AÇIKLAMA:
Araştırmacılar için PyTorch tabanlı ses kaynağı ayırma araç seti. Ortak veri kümeleri üzerinde hızlı deneyler yapılmasını sağlayan Pytorch tabanlı ses kaynağı ayırma araç seti. Çok çeşitli veri kümelerini ve mimarileri destekleyen bir kaynak kodu ve bazı önemli belgeleri yeniden oluşturmak için bir dizi tarifle birlikte gelir. Yapı taşları sorunsuz bir şekilde birbirine bağlanacak şekilde düşünülmüş ve tasarlanmıştır. Filtre bankaları, kodlayıcılar, maskeleyiciler, kod çözücüler ve kayıpların tümü, yeni sistemler oluşturmak için esnek bir şekilde birleştirilebilen yaygın yapı taşlarıdır. Araç setini yeni özelliklerle genişletmek basittir. Çok kolay bir şekilde yeni bir filtre bankası, ayırıcı mimari, veri seti ve hatta tarif ekleyin. Tarifler, tek bir komut dosyasında veri hazırlama, sistem tasarımı, eğitim ve değerlendirme ile sonuçları yeniden oluşturmanın kolay bir yolunu sunar. Bu topluluk için önemli bir araçtır! Tüm tariflerde varsayılan kaydedici TensorBoard'dur. Tarif klasöründen, tüm çalışmalarınızın günlüklerini görselleştirmek için aşağıdakileri çalıştırabilirsiniz.
Özellikler
- Ses kaynağı ayırma araç seti
- Ortak veri kümeleri üzerinde hızlı deneyler
- Modülarite
- Genişletilebilirlik ve tekrar üretilebilirlik
- Veri hazırlığı ile sonuçları yeniden oluşturun
- Yeni bir filtre bankası, ayırıcı mimari, veri seti ve hatta tarif ekleyin
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/asteroid.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.