这是名为 Catalyst 的 Windows 应用程序，其最新版本可作为 Catalyst22.02.1.zip 下载。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 Catalyst 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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催化剂
商品描述
Catalyst 是一个用于加速深度学习研究和开发的 PyTorch 框架。 它允许您仅用几行代码编写紧凑但功能齐全的深度学习管道。 使用 Catalyst，您可以获得全套功能，包括带有指标的训练循环、模型检查点等，所有这些都无需样板。 Catalyst 专注于可重复性、快速实验和代码库重用，因此您可以打破编写另一个常规火车循环的循环并创造全新的东西。
Catalyst 与 Python 3.6+ 兼容。 PyTorch 1.1+，并已在 Ubuntu 16.04/18.04/20.04、macOS 10.15、Windows 10 和适用于 Linux 的 Windows 子系统上进行测试。 它是 PyTorch 生态系统的一部分，也是 Catalyst 生态系统的一部分，其中包括 Alchemy（实验记录和可视化）和 Reaction（方便的深度学习模型服务）。
特征
- 通用训练/推理循环
- 模型/数据超参数的配置文件
- 保存所有源代码和环境变量以供重现
- 回调——可重复使用的训练/推理管道部件，易于定制
- 支持训练阶段
- 深度学习最佳实践 - SWA、AdamW、Ranger 优化器、OneCycle 等
- 开发最佳实践 - fp16 支持、分布式训练、slurm 支持
程式语言
蟒蛇
分类目录
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/catalyst.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
