This is the Linux app named PyCls whose latest release can be downloaded as Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named PyCls with OnWorks for free.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
PyCls
MÔ TẢ
pycls is a focused PyTorch codebase for image classification research that emphasizes reproducibility and strong, transparent baselines. It popularized families like RegNet and supports classic architectures (ResNet, ResNeXt) with clean implementations and consistent training recipes. The repository includes highly tuned schedules, augmentations, and regularization settings that make it straightforward to match reported accuracy without guesswork. Distributed training and mixed precision are first-class, enabling fast experiments on multi-GPU setups with simple, declarative configs. Model definitions are concise and modular, making it easy to prototype new blocks or swap backbones while keeping the rest of the pipeline unchanged. Pretrained weights and evaluation scripts cover common datasets, and the logging/metric stack is designed for quick comparison across runs. Practitioners use pycls both as a baseline factory and as a scaffold for new classification backbones.
Tính năng
- Reference implementations of ResNet/ResNeXt/RegNet families
- Reproducible training recipes with tuned schedules and augmentations
- Distributed and mixed-precision training out of the box
- Declarative configuration system and clean data pipelines
- Pretrained checkpoints and standardized evaluation scripts
- Minimal, modular model code for rapid architectural iteration
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
