Dies ist die Linux-App namens Torchtext, deren neueste Version als Torchtext0.16.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Torchtext 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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Fackeltext
BESCHREIBUNG
Wir empfehlen Anaconda als Python-Paketverwaltungssystem. Bitte beziehen Sie sich auf pytorch.org für die Details der PyTorch-Installation. LTS-Versionen werden über einen anderen Kanal verteilt als die anderen Versionsversionen. Alternativ möchten Sie vielleicht den Moses-Tokenizer-Port in SacreMoses (getrennt von NLTK) verwenden. Sie müssen SacreMoses installieren. Um Torchtext aus dem Quellcode zu erstellen, benötigen Sie Git, CMake und einen C++11-Compiler wie g++. Stellen Sie beim Erstellen aus dem Quellcode sicher, dass Sie denselben C++-Compiler haben wie den, der zum Erstellen von PyTorch verwendet wurde. Eine einfache Möglichkeit besteht darin, PyTorch aus der Quelle zu erstellen und dieselbe Umgebung zum Erstellen von Torchtext zu verwenden. Wenn Sie den nächtlichen Build von PyTorch verwenden, sehen Sie sich die Umgebung an, in der er mit conda (hier) und pip (hier) erstellt wurde. Textklassifizierung: SST2, AG_NEWS, SogouNews, DBpedia, YelpReviewPolarity, YelpReviewFull, YahooAnswers, AmazonReviewPolarity, AmazonReviewFull, IMDB usw.
Eigenschaften
- Um Torchtext aus dem Quellcode zu erstellen, benötigen Sie Git, CMake und einen C++11-Compiler wie g++
- Sprachmodellierung: WikiText2, WikiText103, PennTreebank, EnWik9
- Maschinelle Übersetzung: IWSLT2016, IWSLT2017, Multi30k
- Sequenz-Tagging (z. B. POS/NER): UDPOS, CoNLL2000Chunking
- Fragebeantwortung: SQuAD1, SQuAD2
- Modellvorschulung: CC-100
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/torchtext.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
