Đây là ứng dụng Linux có tên PyCls, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng Sweepcodeforstudyingmodelpopulationstatssourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên PyCls với OnWorks miễn phí.
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:
PyCls
SỰ MIÊU TẢ:
pycls là một cơ sở mã PyTorch tập trung cho nghiên cứu phân loại hình ảnh, nhấn mạnh vào khả năng tái tạo và các đường cơ sở mạnh mẽ, minh bạch. Nó đã phổ biến các họ mã như RegNet và hỗ trợ các kiến trúc cổ điển (ResNet, ResNeXt) với các triển khai rõ ràng và các công thức đào tạo nhất quán. Kho lưu trữ bao gồm các lịch trình được điều chỉnh cao, các phép tăng cường và các thiết lập chính quy hóa giúp dễ dàng khớp với độ chính xác được báo cáo mà không cần phỏng đoán. Đào tạo phân tán và độ chính xác hỗn hợp là hạng nhất, cho phép thực hiện các thử nghiệm nhanh trên các thiết lập đa GPU với các cấu hình khai báo đơn giản. Định nghĩa mô hình ngắn gọn và theo mô-đun, giúp dễ dàng tạo nguyên mẫu các khối mới hoặc hoán đổi xương sống trong khi vẫn giữ nguyên phần còn lại của đường ống. Các trọng số được đào tạo trước và các tập lệnh đánh giá bao gồm các tập dữ liệu phổ biến và ngăn xếp ghi nhật ký/số liệu được thiết kế để so sánh nhanh giữa các lần chạy. Các học viên sử dụng pycls vừa như một nhà máy cơ sở vừa như một giàn giáo cho các xương sống phân loại mới.
Tính năng
- Tham khảo các triển khai của họ ResNet/ResNeXt/RegNet
- Công thức đào tạo có thể tái tạo với lịch trình được điều chỉnh và bổ sung
- Đào tạo phân tán và độ chính xác hỗn hợp ngay khi xuất xưởng
- Hệ thống cấu hình khai báo và đường ống dữ liệu sạch
- Các điểm kiểm tra được đào tạo trước và các tập lệnh đánh giá được chuẩn hóa
- Mã mô hình tối thiểu, mô-đun cho quá trình lặp lại kiến trúc nhanh chóng
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/pycls.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.