Dies ist die Linux-App namens DALI, deren neueste Version als DALIv1.23.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen DALI with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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DALI
BESCHREIBUNG
Die NVIDIA Data Loading Library (DALI) ist eine Bibliothek zum Laden und Vorverarbeiten von Daten, um Deep-Learning-Anwendungen zu beschleunigen. Es bietet eine Sammlung hochoptimierter Bausteine zum Laden und Verarbeiten von Bild-, Video- und Audiodaten. Es kann als tragbarer Drop-In-Ersatz für integrierte Datenlader und Dateniteratoren in gängigen Deep-Learning-Frameworks verwendet werden. Deep-Learning-Anwendungen erfordern komplexe, mehrstufige Datenverarbeitungs-Pipelines, die das Laden, Decodieren, Zuschneiden, Ändern der Größe und viele andere Erweiterungen umfassen. Diese Datenverarbeitungspipelines, die derzeit auf der CPU ausgeführt werden, sind zu einem Engpass geworden, der die Leistung und Skalierbarkeit von Training und Inferenz einschränkt. DALI geht das Problem des CPU-Engpasses an, indem es die Datenvorverarbeitung auf die GPU auslagert. Darüber hinaus verlässt sich DALI auf seine eigene Ausführungs-Engine, die entwickelt wurde, um den Durchsatz der Eingabepipeline zu maximieren.
Eigenschaften
- Benutzerfreundliche Python-API im funktionalen Stil
- Unterstützung mehrerer Datenformate
- Übertragbar auf gängige Deep-Learning-Frameworks
- Unterstützt CPU- und GPU-Ausführung
- Skalierbar über mehrere GPUs
- Mit flexiblen Diagrammen können Entwickler benutzerdefinierte Pipelines erstellen
Programmiersprache
C + +
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/dali.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
