ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ Denoising Diffusion Probabilistic Model ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ 1.9.2asourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Denoising Diffusion Probabilistic Model ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ແບບຈຳລອງການແຜ່ກະຈາຍແບບ Denoising Probabilistic
ລາຍລະອຽດ
ການປະຕິບັດຕົວແບບ Denoising Diffusion Probabilistic ໃນ Pytorg. ມັນເປັນວິທີການໃຫມ່ຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ອາດມີທ່າແຮງທີ່ຈະແຂ່ງຂັນກັບ GANs. ມັນໃຊ້ການຈັບຄູ່ຄະແນນ denoising ເພື່ອຄາດຄະເນ gradient ຂອງການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນ, ຕິດຕາມດ້ວຍຕົວຢ່າງ Langevin ເພື່ອເອົາຕົວຢ່າງຈາກການແຈກຢາຍທີ່ແທ້ຈິງ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການພຽງແຕ່ຜ່ານຊື່ໂຟເດີແລະຂະຫນາດຮູບພາບທີ່ຕ້ອງການ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຫ້ອງຮຽນ Trainer ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ລະຫັດຫຍໍ້ມາຈາກນັກວິທະຍາສາດຄົ້ນຄວ້າ
- ການປະຕິບັດນີ້ໄດ້ຖືກຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກສະບັບ Tensorflow ຢ່າງເປັນທາງການ
- ຕົວຢ່າງ ແລະຈຸດກວດກາແບບຈຳລອງຈະຖືກບັນທຶກເປັນ ./results ເປັນໄລຍະໆ
- ຫ້ອງຮຽນ Trainer ປະຈຸບັນມີເຄື່ອງເລັ່ງ Accelerator
- ທ່ານສາມາດເຮັດການຝຶກອົບຮົມ multi-gpu ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍໃນສອງຂັ້ນຕອນ
- ວິທີການໃຫມ່ຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບທົ່ວໄປ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
