这是名为 DIGITS 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 Updatetov6.1.1.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 DIGITS 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. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 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，安装并运行。
SCREENSHOTS
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DIGITS
商品描述
NVIDIA 深度学习 GPU 训练系统 (DIGITS) 将深度学习的力量交到工程师和数据科学家手中。 DIGITS 可用于快速训练用于图像分类、分割和对象检测任务的高精度深度神经网络 (DNN)。 DIGITS 简化了常见的深度学习任务，例如管理数据、在多 GPU 系统上设计和训练神经网络、通过高级可视化实时监控性能，以及从结果浏览器中选择性能最佳的模型进行部署。 DIGITS 是完全交互式的，因此数据科学家可以专注于设计和训练网络，而不是编程和调试。 DIGITS 可供 NVIDIA 开发人员计划的成员免费下载。 DIGITS 在 NVIDIA GPU Cloud (NGC) 上可用，作为按需使用的优化容器。 注册一个 NGC 帐户并在几分钟内开始使用 DIGITS。
功能
- 使用 TensorFlow 交互式训练模型并使用 TensorBoard 可视化模型架构
- 集成自定义插件，用于导入医学影像中使用的 DICOM 等特殊数据格式
- 将预训练的 UNET 模型添加到 DIGITS 模型存储中，用于医学图像的图像分割
- 使用 Caffe、Torch 和 TensorFlow 设计、训练和可视化用于图像分类、分割和对象检测的深度神经网络
- 从 DIGITS 模型商店下载预训练模型，例如 AlexNet、GoogLeNet、LeNet 和 UNET
- 执行学习率和批量大小的超参数扫描以提高模型准确性
- 安排、监控和管理神经网络训练作业，并实时分析准确性和损失
- 使用 DIGITS 插件导入各种图像格式和源
- 跨多个 GPU 自动扩展训练作业
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/digits.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
