هذا هو تطبيق Windows المسمى Denoising Diffusion Probabilistic Model والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم 1.9.2asourcecode.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Denoising Diffusion Probabilistic Model مع OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
تقليل الضوضاء النموذج الاحتمالي للانتشار
الوصف
تنفيذ نموذج احتمالي لانتشار تقليل الضوضاء في Pytorch. إنه نهج جديد للنمذجة التوليدية التي قد يكون لها القدرة على منافسة شبكات GAN. يستخدم مطابقة درجات تقليل الضوضاء لتقدير التدرج اللوني لتوزيع البيانات ، متبوعًا بأخذ عينات لانجيفين لعينة من التوزيع الحقيقي. إذا كنت تريد ببساطة تمرير اسم المجلد وأبعاد الصورة المطلوبة ، يمكنك استخدام فئة المدرب لتدريب نموذج بسهولة.
المميزات
- كود مشروح من قبل علماء البحوث
- تم نسخ هذا التنفيذ من إصدار Tensorflow الرسمي
- العينات ونماذج نقاط التفتيش سوف يتم تسجيلها إلى ./results بشكل دوري
- تم تجهيز فئة المدرب الآن بـ Accelerator
- يمكنك بسهولة إجراء تدريب متعدد وحدات معالجة الرسومات في خطوتين
- نهج جديد للنمذجة التوليدية
لغة البرمجة
Python
الأقسام
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
