Dies ist die Windows-App namens OpenNMT-tf, deren neueste Version als OpenNMT-tf2.32.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens OpenNMT-tf 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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OpenNMT-tf
BESCHREIBUNG
OpenNMT ist ein Open-Source-Ökosystem für neuronale maschinelle Übersetzung und neuronales Sequenzlernen. OpenNMT-tf ist ein Allzweck-Toolkit für das Sequenzlernen, das TensorFlow 2 verwendet. Während die neuronale maschinelle Übersetzung die Hauptzielaufgabe ist, wurde sie entwickelt, um allgemeiner die Sequenz-zu-Sequenz-Zuordnung, das Sequenz-Tagging, die Sequenzklassifizierung und die Sprachmodellierung zu unterstützen. Modelle werden mit Code beschrieben, um das Training benutzerdefinierter Architekturen und das Überschreiben des Standardverhaltens zu ermöglichen. Beispielsweise definiert die folgende Instanz ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell mit 2 verketteten Eingabemerkmalen, einem Codierer mit Eigenaufmerksamkeit und einem Decodierer mit Aufmerksamkeits-RNN, die ihre Ein- und Ausgabeeinbettungen teilen. Sequenz-zu-Sequenz-Modelle können mit geführtem Alignment trainiert werden, und Alignment-Informationen werden als Teil der Übersetzungs-API zurückgegeben.
Eigenschaften
- Ein Open-Source-System für neuronale maschinelle Übersetzung
- Automatische Auswertung während des Trainings
- Mehrfachdecodierungsstrategie: gierige Suche, Strahlsuche, zufällige Abtastung
- Gradientenakkumulation
- Geplante Probenahme
- Checkpoint-Mittelung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/opennmt-tf.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
