Bu, en son sürümü 2.2.5sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Denoising Diffusion Probabilistic Model adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile Denoising Diffusion Probabilistic Model adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi olarak 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
Denoising Difüzyon Olasılık Modeli
AÇIKLAMA
Gürültü Giderici Difüzyon Olasılık Modelinin Pytorch'ta Uygulanması. GAN'lara rakip olma potansiyeline sahip olabilecek, üretken modellemeye yönelik yeni bir yaklaşımdır. Veri dağılımının gradyanını tahmin etmek için gürültü giderici puan eşleştirmeyi kullanır ve ardından gerçek dağılımdan örnekleme yapmak için Langevin örneklemesini kullanır. Yalnızca bir klasör adı ve istenen görüntü boyutlarını iletmek istiyorsanız, bir modeli kolayca eğitmek için Trainer sınıfını kullanabilirsiniz.
Özellikler
- Araştırma Bilim Adamları tarafından açıklamalı kod
- Bu uygulama, resmi Tensorflow sürümünden kopyalanmıştır.
- Numuneler ve model kontrol noktaları periyodik olarak ./results'a kaydedilecektir.
- Eğitmen sınıfı artık Hızlandırıcı ile donatılmıştır
- Çoklu gpu eğitimini iki adımda kolayca yapabilirsiniz
- Üretken modellemeye yeni bir yaklaşım
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.
