Bu, en son sürümü PytorchToolbelt0.6.2.zip olarak indirilebilen Pytorch-toolbelt adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Pytorch-toolbelt 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
Pytorch alet kemeri
AÇIKLAMA
Bir pytorch-toolbelt, hızlı Ar-Ge prototipleme ve Kaggle çiftçiliği için PyTorch için bir dizi zil ve ıslık içeren bir Python kitaplığıdır. Esnek kodlayıcı-kod çözücü mimarisi kullanarak kolay model oluşturma. Modüller: CoordConv, SCSE, Hypercolumn, Derinlemesine ayrılabilir evrişim ve daha fazlası. Segmentasyon ve sınıflandırma için GPU dostu test süresi artırma TTA'sı. Büyük (5000x5000) görüntülerde GPU dostu çıkarım. Her gün ortak rutinler (rastgele çekirdeği düzeltme/geri yükleme, dosya sistemi araçları, ölçümler). Kayıplar: BinaryFocalLoss, Focal, ReducedFocal, Lovasz, Jaccard ve Dice kayıpları, Wing Loss ve daha fazlası. Catalyst kitaplığı için ekstralar (Toplu tahminlerin görselleştirilmesi, ek ölçümler). Tasarım gereği, hem kodlayıcı hem de kod çözücü, ince (yüksek çözünürlüklü, dizinlenmiş 0) ile kaba (düşük çözünürlüklü) özellik haritalarına kadar bir tensör listesi üretir. Tüm ara özellik haritalarına erişim, bunlara derin denetim kayıpları veya nesne algılama görevinin kodlayıcı-kod çözücüsü uygulamak istiyorsanız faydalıdır.
Özellikler
- Önceden eğitilmiş kodlayıcı ile Kodlayıcı-Kod Çözücü FPN modeli oluşturun
- Kodlayıcı-Kod Çözücü U-Net modeli oluşturun
- Önceden eğitilmiş kodlayıcı ile Kodlayıcı-Kod Çözücü FPN modeli oluşturun
- Kodlayıcı için giriş kanallarının sayısını değiştirin
- Kodlayıcı/kod çözücü ve diğer modüllerdeki parametre sayısını sayın
- Birden çok kayıp oluştur
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/pytorch-toolbelt.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.
