Dies ist die Linux-App namens DIGITS, deren neueste Version als Updatetov6.1.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens DIGITS mit 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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BESCHREIBUNG
Das NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) legt die Leistungsfähigkeit des Deep Learning in die Hände von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern. Mit DIGITS kann das hochpräzise tiefe neuronale Netzwerk (DNNs) schnell für Bildklassifizierungs-, Segmentierungs- und Objekterkennungsaufgaben trainiert werden. DIGITS vereinfacht gängige Deep-Learning-Aufgaben wie die Verwaltung von Daten, das Entwerfen und Trainieren neuronaler Netze auf Multi-GPU-Systemen, die Überwachung der Leistung in Echtzeit mit erweiterten Visualisierungen und die Auswahl des leistungsstärksten Modells aus dem Ergebnisbrowser für die Bereitstellung. DIGITS ist vollständig interaktiv, sodass sich Datenwissenschaftler auf das Entwerfen und Trainieren von Netzwerken statt auf Programmieren und Debuggen konzentrieren können. DIGITS steht den Mitgliedern des NVIDIA Developer Program als kostenloser Download zur Verfügung. DIGITS ist in der NVIDIA GPU Cloud (NGC) als optimierter Container für die On-Demand-Nutzung verfügbar. Registrieren Sie sich für ein NGC-Konto und legen Sie in wenigen Minuten mit DIGITS los.
Eigenschaften
- Trainieren Sie Modelle interaktiv mit TensorFlow und visualisieren Sie die Modellarchitektur mit TensorBoard
- Integrieren Sie benutzerdefinierte Plug-ins zum Importieren spezieller Datenformate wie DICOM, die in der medizinischen Bildgebung verwendet werden
- Vorab trainiertes UNET-Modell zum DIGITS-Modellspeicher für die Bildsegmentierung medizinischer Bilder hinzugefügt
- Entwerfen, trainieren und visualisieren Sie tiefe neuronale Netze zur Bildklassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung mit Caffe, Torch und TensorFlow
- Laden Sie vorab trainierte Modelle wie AlexNet, GoogLeNet, LeNet und UNET aus dem DIGITS Model Store herunter
- Führen Sie einen Hyperparameter-Sweep der Lernrate und Batchgröße durch, um die Modellgenauigkeit zu verbessern
- Planen, überwachen und verwalten Sie Trainingsaufgaben für neuronale Netze und analysieren Sie Genauigkeit und Verlust in Echtzeit
- Importieren Sie eine Vielzahl von Bildformaten und Quellen mit dem DIGITS-Plug-in
- Skalieren Sie Trainingsjobs automatisch über mehrere GPUs hinweg
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/digits.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
