Bu, son sürümü v2.zip olarak indirilebilen Pytorch için Simple StyleGan1.8.9 adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Pytorch için Simple StyleGan2 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 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
Pytorch için Basit StyleGan2
TANIM
Stylegan2'nin tamamen komut satırından eğitilebilen basit Pytorch uygulaması, kodlamaya gerek yok. GPU ve CUDA'nın kurulu olduğu bir makineye ihtiyacınız olacak. Ayrıca ara sonuçların ve model kontrol noktalarının saklanması gereken konumu da belirleyebilirsiniz. Daha fazla bellek pahasına üretim sonuçlarını iyileştirmek için ağ kapasitesini (varsayılan olarak 16'dır) artırabilirsiniz. Varsayılan olarak, eğitim kesilirse otomatik olarak son kontrol noktası dosyasından devam edilecektir. Eğitimi bitirdikten sonra en son kontrol noktanızdan görüntüler oluşturabilirsiniz. Önceki bir kontrol noktasında daha iyi bir jeneratör bulunuyorsa (bu genellikle jeneratörlerin eğitimin sonuna doğru bozulmaya başlamasıyla olur), önceki bir kontrol noktasından başka bir bayrakla yükleme yapabilirsiniz. Hem StyleGAN hem de BigGAN'da kullanılan bir teknik, değerlerin ortalamaya yakın olması için gizli değerlerin kesilmesidir. Kesme değeri ne kadar küçük olursa, numune çeşitliliği pahasına numuneler o kadar iyi görünecektir.
Özellikler
- Çoklu GPU eğitimi
- Düşük miktarda Eğitim Verisi
- Bu çerçeve aynı zamanda ayrımcının belirlenmiş katmanlarına etkili bir kişisel dikkat biçimi eklemenize de olanak tanır.
- Ne kadar çok GPU belleğiniz olursa görüntü üretimi o kadar büyük ve iyi olur
- Nvidia, 16x1024 görüntüleri eğitmek için 1024 GB'a kadar bellek kullanılmasını önerdi
- AWS'de dağıtım
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/ adresinden de alınabilecek bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
