这是名为 OpenVINO Training Extensions 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 Releasev1.4.3sourcecode.zip。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行此名为 OpenVINO Training Extensions with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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OpenVINO 培训扩展
商品描述
OpenVINO™ Training Extensions 提供了一个方便的环境来训练深度学习模型并使用 OpenVINO™ 工具套件转换它们以优化推理。 当在虚拟环境中安装 ote_cli 时，您可以使用 ote 命令行界面对与所选任务类型相关的模板执行各种操作，例如运行、训练、评估、导出等。ote train 训练模型（特定的模型模板）在数据集上并将结果保存在两个文件中。 ote 优化根据模型格式使用 NNCF 或 POT 优化预训练模型。 NNCF 优化用于特定框架格式的训练快照。 POT 优化用于以 OpenVINO IR 格式导出的模型。
功能
- 需要 Ubuntu 18.04 / 20.04
- 支持 Python 3.8+
- 需要 CUDA 工具包 11.1 - 用于在 GPU 上进行训练
- 项目文件可在 OpenVINO™ 培训扩展中找到
- Deep Learning Deployment Toolkit 根据 Apache License Version 2.0 获得许可
- TensorFlow 和大多数基于 PyTorch 的模型的训练、导出和评估脚本
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/openvino-train-ext.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
