Bu, en son sürümü Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz olarak indirilebilen PyCls adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
PyCls with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak çevrimiçi 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
Ad
PyCl'ler
AÇIKLAMA
pycls, tekrarlanabilirliği ve güçlü, şeffaf temel çizgileri vurgulayan, görüntü sınıflandırma araştırmaları için odaklanmış bir PyTorch kod tabanıdır. RegNet gibi aileleri popüler hale getirmiş ve klasik mimarileri (ResNet, ResNeXt) temiz uygulamalar ve tutarlı eğitim tarifleriyle desteklemektedir. Depo, tahmin yürütmeden bildirilen doğruluğa ulaşmayı kolaylaştıran son derece ayarlanmış çizelgeler, artırmalar ve düzenleme ayarları içerir. Dağıtılmış eğitim ve karma hassasiyet birinci sınıftır ve basit, bildirimsel yapılandırmalarla çoklu GPU kurulumlarında hızlı deneylere olanak tanır. Model tanımları özlü ve modülerdir, bu da yeni blokların prototiplenmesini veya omurgaların değiştirilmesini kolaylaştırırken işlem hattının geri kalanını değiştirmeden sağlar. Önceden eğitilmiş ağırlıklar ve değerlendirme betikleri yaygın veri kümelerini kapsar ve günlük/metrik yığını, çalıştırmalar arasında hızlı karşılaştırma yapmak için tasarlanmıştır. Uygulayıcılar, pycls'i hem bir temel üretim tesisi hem de yeni sınıflandırma omurgaları için bir iskele olarak kullanırlar.
Özellikler
- ResNet/ResNeXt/RegNet ailelerinin referans uygulamaları
- Ayarlanmış programlar ve takviyelerle yeniden üretilebilir eğitim tarifleri
- Hazır dağıtılmış ve karma hassasiyetli eğitim
- Bildirimsel yapılandırma sistemi ve temiz veri hatları
- Önceden eğitilmiş kontrol noktaları ve standartlaştırılmış değerlendirme betikleri
- Hızlı mimari yineleme için minimal, modüler model kodu
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
