This is the Linux app named Vision Transformer Pytorch whose latest release can be downloaded as 1.15.4sourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Vision Transformer Pytorch з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
СКРЕНИ:
Трансформер Vision Python
ОПИС:
Цей репозиторій пропонує мінімалістичну реалізацію Vision Transformer (ViT) у PyTorch з нуля, зосереджуючись на основних архітектурних елементах, необхідних для класифікації зображень. Він розбиває модель на вбудовування патчів, позиційне кодування, багатоголовкову самостійну увагу, блоки прямого зв'язку та класифікаційну голову, щоб ви могли розуміти кожен компонент окремо. Код навмисно компактний та модульний, що полегшує роботу з гіперпараметрами, глибиною, шириною та вимірами уваги. Оскільки він залишається близьким до звичайного PyTorch, ви можете інтегрувати користувацькі набори даних та навчальні цикли без прив'язки до фреймворку. Він широко використовується як навчальний довідник для людей, які вивчають трансформатори у зорі, та як легка базова основа для дослідницьких прототипів. Проект заохочує експерименти — заміну оптимізаторів, зміну доповнень або підключення магістралі трансформатора до наступних завдань.
Функції
- Стислі модулі PyTorch для патчів, уваги, блоків MLP та заголовків
- Легко налаштовувані глибини, головки, розміри та параметри випадання
- Прості приклади навчання та логічного висновку, що підключаються до загальних циклів
- Зручний для експериментів та швидкого прототипування на користувацьких даних
- Мінімальні зовнішні залежності та ідіоматичний стиль PyTorch
- Служить зручним довідником для деталей архітектури ViT
Мова програмування
Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/vision-tran-pytorch.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.