Đây là ứng dụng Windows có tên TensorFlow Model Garden, bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng TensorFlowOfficialModels2.14.2sourcecode.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên TensorFlow Model Garden với OnWorks này 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
Vườn mô hình TensorFlow
SỰ MIÊU TẢ:
TensorFlow Model Garden là một kho lưu trữ với một số cách triển khai khác nhau của các mô hình hiện đại (SOTA) và các giải pháp mô hình hóa cho người dùng TensorFlow. Chúng tôi mong muốn chứng minh các phương pháp tốt nhất để lập mô hình để người dùng TensorFlow có thể tận dụng tối đa TensorFlow cho việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm của họ. Để cải thiện tính minh bạch và khả năng tái tạo của các mô hình của chúng tôi, nhật ký đào tạo trên TensorBoard.dev cũng được cung cấp cho các mô hình trong phạm vi có thể mặc dù không phải tất cả các mô hình đều phù hợp. Một thư viện linh hoạt và nhẹ mà người dùng có thể dễ dàng sử dụng hoặc rẽ nhánh khi viết mã vòng lặp đào tạo tùy chỉnh trong TensorFlow 2.x. Nó tích hợp liền mạch với tf.distribute và hỗ trợ chạy trên các loại thiết bị khác nhau (CPU, GPU và TPU).
Tính năng
- Một bộ sưu tập các triển khai ví dụ cho các mô hình SOTA bằng cách sử dụng các API cấp cao mới nhất của TensorFlow 2
- Chính thức được bảo trì, hỗ trợ và cập nhật các API TensorFlow 2 mới nhất của TensorFlow
- Được tối ưu hóa hợp lý để có hiệu suất nhanh trong khi vẫn dễ đọc
- Một bộ sưu tập các triển khai mô hình nghiên cứu trong TensorFlow 1 hoặc 2 của các nhà nghiên cứu
- Được duy trì và hỗ trợ bởi các nhà nghiên cứu
- Danh sách các kho lưu trữ GitHub được sắp xếp với các mô hình và triển khai máy học được cung cấp bởi TensorFlow 2
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/tensorflow-model-garden.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ thống hoạt động miễn phí của chúng tôi.