これは textgenrnn という名前の Linux アプリで、最新リリースは TF2.1support.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
OnWorks で textgenrnn という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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テキストジェネ
DESCRIPTION
textgenrnn を使用すると、数行のコードで任意のテキスト データセット上で任意のサイズと複雑さの独自のテキスト生成ニューラル ネットワークを簡単にトレーニングできます。 アテンション重み付けやスキップエンベディングなどの新しい技術を利用してトレーニングを加速し、モデルの品質を向上させる最新のニューラル ネットワーク アーキテクチャ。 文字レベルまたは単語レベルでテキストを学習し、生成します。 RNN サイズ、RNN 層の数、および双方向 RNN を使用するかどうかを構成します。 大きなファイルを含む、任意の汎用入力テキスト ファイルでトレーニングします。 GPU でモデルをトレーニングし、それを使用して CPU でテキストを生成します。 GPU でトレーニングする場合、RNN の強力な CuDNN 実装を利用します。これにより、一般的な LSTM 実装と比べてトレーニング時間が大幅に短縮されます。 コンテキスト ラベルを使用してモデルをトレーニングすると、モデルの学習が速くなり、場合によってはより良い結果が得られます。
特徴
- textgenrnn で遊んで、GPU を使用してテキスト ファイルを無料でトレーニングできます
- 付属のモデルは新しいテキストで簡単にトレーニングできます
- 入力データを XNUMX 回パスした後でも適切なテキストを生成できる
- モデルの重量は比較的小さい
- データを介して何百ものパスでトレーニングされたモデルを操作できます。
- 単語レベルの埋め込みと双方向 RNN 層をサポートして、新しいモデルをトレーニングすることもできます。
プログラミング言語
Python
これは https://sourceforge.net/projects/textgenrnn.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
