Це програма для Windows під назвою PyTorch попередньо навчений BigGAN, останню версію якої можна завантажити як Smallupdatetoutils.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та безкоштовно запустіть цю програму під назвою PyTorch попередньо підготовлений BigGAN з OnWorks.
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 будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
PyTorch попередньо навчив BigGAN
ОПИС
Повторна реалізація PyTorch моделі BigGAN від DeepMind із попередньо підготовленими ваговими коефіцієнтами від DeepMind. Цей репозиторій містить опціональну версію PyTorch для BigGAN від DeepMind, яка була випущена разом із документом Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis. Ця реалізація BigGAN на PyTorch надається з попередньо підготовленими моделями 128x128, 256x256 і 512x512 від DeepMind. Ми також надаємо сценарії, які використовуються для завантаження та перетворення цих моделей із моделей TensorFlow Hub. Це повторне впровадження було виконано з необробленого графіка обчислень версії Tensorflow і поводиться подібно до версії TensorFlow (дисперсія вихідної різниці порядку 1e-5). Ця реалізація наразі містить лише генератор, оскільки ваги дискримінатора не були оприлюднені (хоча структура дискримінатора дуже схожа на генератор, тому його можна було легко додати).
Функції
- Це репо було протестовано на Python 3.6 і PyTorch 1.0.1
- Попередньо навчений PyTorch BigGAN можна встановити з pip
- Цей репозиторій забезпечує прямий і простий доступ до попередньо підготовлених «глибоких» версій BigGAN для роздільної здатності 128, 256 і 512 пікселів.
- Завантажте попередньо підготовлені ваги DeepMind
- BigGANConfig — це клас для зберігання та завантаження конфігурацій BigGAN
- Перетворіть вихідний тензор із BigGAN у список зображень
Мова програмування
Python
Категорії
Це додаток, який також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/pytorch-pretrain-biggan.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
