Bu, en son sürümü Catalyst21.12.zip olarak indirilebilen Catalyst adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Catalyst adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi 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
Ad
katalizatör
TANIM
Catalyst, hızlandırılmış Derin Öğrenme araştırma ve geliştirme için bir PyTorch çerçevesidir. Yalnızca birkaç satır kodla kompakt ancak tam özellikli Derin Öğrenme işlem hatları yazmanıza olanak tanır. Catalyst ile metrikler içeren bir eğitim döngüsü, model kontrol noktası ve daha fazlasını içeren eksiksiz bir özellik setine sahip olursunuz, üstelik tamamı standart olmadan. Catalyst, tekrarlanabilirlik, hızlı deneme ve kod tabanının yeniden kullanımına odaklanmıştır, böylece başka bir normal tren döngüsü yazma döngüsünü kırabilir ve tamamen yeni bir şey yapabilirsiniz.
Catalyst, Python 3.6+ ile uyumludur. PyTorch 1.1+ ve Ubuntu 16.04/18.04/20.04, macOS 10.15, Windows 10 ve Linux için Windows Alt Sisteminde test edilmiştir. PyTorch Ekosisteminin yanı sıra Simya (deney günlüğü ve görselleştirme) ve Tepki (uygun derin öğrenme modelleri hizmeti sunan) içeren Catalyst Ekosisteminin bir parçasıdır.
Özellikler
- Evrensel tren/çıkarım döngüsü
- Model/veri hiper parametreleri için yapılandırma dosyaları
- Tüm kaynak kodu ve ortam değişkenleri, tekrarlanabilirlik için kaydedilir
- Geri aramalar – kolay özelleştirme ile yeniden kullanılabilir tren/çıkarım boru hattı parçaları
- Eğitim aşamaları için destek
- Derin Öğrenme en iyi uygulamaları - SWA, AdamW, Ranger optimizer, OneCycle ve daha fazlası
- Geliştirmeler için en iyi uygulamalar - fp16 desteği, dağıtılmış eğitim, slurm desteği
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/catalyst.mirror/ adresinden de getirilebilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
