这是名为 PyTorch pretrained BigGAN 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 Smallupdatetoutils.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 PyTorch pretrained BigGAN 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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PyTorch 预训练 BigGAN
商品描述
DeepMind 的 BigGAN 模型的 op-for-op PyTorch 重新实现，具有来自 DeepMind 的预训练权重。 该存储库包含 DeepMind 的 BigGAN 的 op-for-op PyTorch 重新实现，它与论文 Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis 一起发布。 这个 BigGAN 的 PyTorch 实现由 DeepMind 提供了预训练的 128x128、256x256 和 512x512 模型。 我们还提供用于从 TensorFlow Hub 模型下载和转换这些模型的脚本。 这种重新实现是根据 Tensorflow 版本的原始计算图完成的，其行为类似于 TensorFlow 版本（1e-5 阶输出差异的方差）。 此实现目前仅包含生成器，因为鉴别器的权重未发布（尽管鉴别器的结构与生成器非常相似，因此可以很容易地添加它。
特征
- 这个 repo 在 Python 3.6 和 PyTorch 1.0.1 上测试过
- PyTorch 预训练 BigGAN 可以从 pip 安装
- 该存储库提供对 128、256 和 512 像素分辨率的 BigGAN 预训练“深度”版本的直接和简单访问
- 加载 DeepMind 的预训练权重
- BigGANConfig 是一个存储和加载 BigGAN 配置的类
- 在图像列表中转换来自 BigGAN 的输出张量
程式语言
蟒蛇
分类目录
这个应用程序也可以从 https://sourceforge.net/projects/pytorch-pretrain-biggan.mirror/ 获取。 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。
