Il s'agit de l'application Linux nommée torchtext dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom Torchtext0.16.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée torchtext avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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texte de la torche
DESCRIPTION
Nous recommandons Anaconda comme système de gestion de packages Python. Prière de se référer à pytorch.org pour les détails de l'installation de PyTorch. Les versions LTS sont distribuées via un canal différent des autres versions versionnées. Alternativement, vous pouvez utiliser le port du tokenizer Moses dans SacreMoses (séparé de NLTK). Vous devez installer SacreMoses. Pour construire torchtext à partir des sources, vous avez besoin de git, CMake et d'un compilateur C++11 tel que g++. Lors de la construction à partir des sources, assurez-vous que vous disposez du même compilateur C++ que celui utilisé pour construire PyTorch. Un moyen simple consiste à créer PyTorch à partir de la source et à utiliser le même environnement pour créer torchtext. Si vous utilisez la version nocturne de PyTorch, consultez l'environnement dans lequel il a été construit avec conda (ici) et pip (ici). Classification de texte : SST2, AG_NEWS, SogouNews, DBpedia, YelpReviewPolarity, YelpReviewFull, YahooAnswers, AmazonReviewPolarity, AmazonReviewFull, IMDB, etc.
Caractéristiques
- Pour construire torchtext à partir de la source, vous avez besoin d'un compilateur git, CMake et C++11 tel que g++
- Modélisation du langage : WikiText2, WikiText103, PennTreebank, EnWik9
- Traduction automatique : IWSLT2016, IWSLT2017, Multi30k
- Marquage de séquence (par exemple POS/NER) : UDPOS, CoNLL2000Chunking
- Réponse aux questions : SQuAD1, SQuAD2
- Modèle de pré-formation : CC-100
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/torchtext.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
