This is the Windows app named Gin Config whose latest release can be downloaded as gin-configv0.1-alphasourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Gin Config with OnWorks for free.
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 herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
Gin Config
AÇIKLAMA
Gin Config is a lightweight and flexible configuration framework for Python built around dependency injection. It enables developers to manage complex parameter hierarchies—particularly common in machine learning experiments—without relying on boilerplate configuration classes or protos. By decorating functions and classes with @gin.configurable, Gin allows their parameters to be overridden using simple configuration files (.gin) or command-line bindings. Users can define default parameter values, scoped configurations, and modular references to functions, classes, or instances, resulting in highly composable and dynamic experiment setups. Gin is particularly popular in TensorFlow and PyTorch projects, where researchers and developers need to tune numerous interdependent parameters across models, datasets, optimizers, and training pipelines.
Özellikler
- Dependency injection–based configuration for Python functions and classes
- Parameter overrides via .gin config files or command-line bindings
- Scoped configurations for managing multiple instances (e.g., GANs, multi-model systems)
- Configurable references for passing functions, classes, or instances dynamically
- Hierarchical configuration for complex experiment graphs
- TensorFlow (gin.tf) and PyTorch (gin.torch) integrations
Programlama dili
Python, Unix Kabuğu
Kategoriler
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/gin-config.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
