이것은 최신 릴리스를 Smallupdatetoutils.zip으로 다운로드할 수 있는 PyTorch 사전 훈련된 BigGAN이라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
PyTorch라는 이름의 이 앱은 OnWorks로 사전 훈련된 BigGAN을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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사전 훈련된 BigGAN PyTorch
기술
DeepMind의 사전 훈련된 가중치를 사용하여 DeepMind의 BigGAN 모델을 op-for-op PyTorch로 재구현합니다. 이 리포지토리에는 High Fidelity Natural Image Synthesis를 위한 대규모 GAN 교육 논문과 함께 발표된 DeepMind BigGAN의 op-for-op PyTorch 재구현이 포함되어 있습니다. 이 BigGAN의 PyTorch 구현은 DeepMind에서 사전 훈련된 128x128, 256x256 및 512x512 모델과 함께 제공됩니다. TensorFlow Hub 모델에서 이러한 모델을 다운로드하고 변환하는 데 사용되는 스크립트도 제공합니다. 이 재구현은 TensorFlow 버전의 원시 계산 그래프에서 수행되었으며 TensorFlow 버전과 유사하게 동작합니다(1e-5 순서의 출력 차이 분산). 이 구현은 판별자의 가중치가 해제되지 않았기 때문에 현재 생성자만 포함합니다(판별자의 구조는 생성자와 매우 유사하므로 매우 쉽게 추가할 수 있음).
기능
- 이 저장소는 Python 3.6 및 PyTorch 1.0.1에서 테스트되었습니다.
- 사전 훈련된 PyTorch BigGAN은 pip에서 설치할 수 있습니다.
- 이 리포지토리는 128, 256 및 512 픽셀 해상도에 대해 BigGAN의 사전 훈련된 "deep" 버전에 대한 직접적이고 간단한 액세스를 제공합니다.
- DeepMind의 사전 훈련된 가중치 로드
- BigGANConfig는 BigGAN 구성을 저장하고 로드하는 클래스입니다.
- 이미지 목록에서 BigGAN의 출력 텐서 변환
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/pytorch-pretrain-biggan.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
