Bu, en son sürümü v3.0.2sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen PaddleX adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
PaddleX with OnWorks isimli 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 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 GÖRÜNTÜLERİ:
KürekX
AÇIKLAMA:
PaddleX, Paddle'ın çekirdek çerçevesi, geliştirme kiti ve araç bileşenlerine dayanan derin öğrenme tam süreç geliştirme aracıdır. Tüm süreci açan, endüstriyel uygulamaları entegre eden ve kullanımı ve entegrasyonu kolay olan üç özelliğe sahiptir. Görüntü sınıflandırması ve etiketleme en temel ve en basit etiketleme görevidir. Kullanıcıların yalnızca aynı kategoriye ait resimleri aynı klasöre koymaları gerekir. Model eğitildiğinde, eğitim setini, doğrulama setini ve test setini bölmemiz gerekir. Bu nedenle, yukarıdaki verileri bölmemiz gerekir. Paddlex komutunu kullanarak, veri seti rastgele %70 eğitim seti, %20 doğrulama seti ve %10 test seti olarak bölünebilir. Model eğitimi için PaddleX görselleştirme istemcisini kullanırsanız, veri seti bölme işlevi istemciye entegre edilir ve kendiniz bölme komutunu kullanmanıza gerek kalmaz.
Özellikler
- Model eğitimi ve parametre ayarlaması
- Model sıkıştırma optimizasyonu
- Model çoklu terminal güvenlik dağıtımı
- Endüstri vaka koleksiyonu
- Görsel istemci kullanımı
- Veri Hazırlama
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/paddlex.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.