Bu, en son sürümü v2.3.0.zip olarak indirilebilen PML adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile birlikte PML adlı bu uygulamayı ücretsiz 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
PML
TANIM
Bu kitaplık, her biri mevcut kod tabanınızda bağımsız olarak kullanılabilen veya eksiksiz bir eğitim/test iş akışı için bir araya getirilebilen 9 modül içerir. Eğitim döngünüzdeki kaybı hesaplamak için, modeliniz tarafından hesaplanan yerleştirmeleri ve karşılık gelen etiketleri iletin. Gömmelerin boyutu (N, embdding_size) olmalıdır ve etiketlerin boyutu (N) olmalıdır; burada N parti boyutudur. TripletMarginLoss, içine ilettiğiniz etiketlere dayalı olarak parti içindeki tüm olası üçlüleri hesaplar. Çapa-pozitif çiftler, aynı etiketi paylaşan yerleştirmelerle oluşturulur ve çapa-negatif çiftler, farklı etiketlere sahip yerleştirmelerle oluşturulur. Kayıp işlevleri, mesafeler, azaltıcılar ve düzenleyiciler kullanılarak özelleştirilebilir. Aşağıdaki diyagramda, bir madenci bir yığın içindeki sert çiftlerin indekslerini bulur. Bunlar, mesafe nesnesi tarafından hesaplanan mesafe matrisine endekslemek için kullanılır. Bu diyagram için, kayıp fonksiyonu çift tabanlıdır, dolayısıyla çift başına bir kayıp hesaplar.
Özellikler
- Kayıp fonksiyonlarını özelleştirin
- Denetimsiz / kendi kendine denetimli öğrenme için kayıp işlevlerini kullanın
- Gerekli PyTorch sürümü meşale >= 1.6
- Geliştirme dev dalında yapılır
- Kod, siyah ve isort kullanılarak biçimlendirildi
- Test veri tiplerini ve test cihazını ortam değişkenleri olarak belirleyebilirsiniz.
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/pml.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.
