これは OpenVINO Training Extensions という名前の Windows アプリで、最新リリースは Releasev1.4.3sourcecode.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。
OpenVINO Training Extensions with OnWorks 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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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OpenVINO トレーニング拡張機能
DESCRIPTION
OpenVINO™ Training Extensions は、ディープ ラーニング モデルをトレーニングし、最適化された推論のために OpenVINO™ ツールキットを使用してそれらを変換するための便利な環境を提供します。 ote_cli が仮想環境にインストールされている場合、ote コマンド ライン インターフェイスを使用して、実行、トレーニング、評価、エクスポートなど、選択したタスク タイプに関連するテンプレートのさまざまなアクションを実行できます。ote train はモデル (特定のモデル テンプレート) をデータセットに保存し、結果を XNUMX つのファイルに保存します。 ote optimize は、モデル形式に応じて NNCF または POT を使用して事前トレーニング済みのモデルを最適化します。 フレームワーク固有の形式でトレーニングされたスナップショットに使用される NNCF 最適化。 OpenVINO IR 形式でエクスポートされたモデルに使用される POT 最適化。
特徴
- Ubuntu 18.04 / 20.04 が必要です
- Python 3.8 以降をサポート
- CUDA ツールキット 11.1 が必要 - GPU でのトレーニング用
- プロジェクト ファイルは、OpenVINO™ Training Extensions にあります。
- Deep Learning Deployment Toolkit は、Apache License Version 2.0 の下でライセンスされています。
- TensorFlow およびほとんどの PyTorch ベースのモデルのトレーニング、エクスポート、および評価スクリプト
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/openvino-train-ext.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
