To jest aplikacja Windows o nazwie Simple StyleGan2 for Pytorch, której najnowszą wersję można pobrać jako v1.8.9.zip. Można go uruchomić online w darmowym dostawcy usług hostingowych OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie Simple StyleGan2 dla Pytorch z OnWorks za darmo.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Prosty StyleGan2 dla Pytorcha
OPIS
Prosta implementacja Stylegan2 w Pytorch, którą można całkowicie przeszkolić z wiersza poleceń, bez konieczności kodowania. Będziesz potrzebował maszyny z zainstalowanym GPU i CUDA. Można również określić lokalizację, w której mają być przechowywane wyniki pośrednie i punkty kontrolne modelu. Możesz zwiększyć przepustowość sieci (domyślnie 16), aby poprawić wyniki generowania kosztem większej ilości pamięci. Domyślnie, jeśli trening zostanie przerwany, zostanie automatycznie wznowiony od ostatniego pliku z punktem kontrolnym. Po zakończeniu treningu możesz wygenerować obrazy z ostatniego punktu kontrolnego. Jeśli poprzedni punkt kontrolny zawierał lepszy generator (co często się zdarza, gdy generatory zaczynają się degradować pod koniec treningu), możesz załadować z poprzedniego punktu kontrolnego inną flagą. Technika stosowana zarówno w StyleGAN, jak i BigGAN polega na obcinaniu ukrytych wartości, tak aby ich wartości były zbliżone do średniej. Im mała wartość obcięcia, tym lepsze próbki będą wyglądać kosztem różnorodności próbek.
Zakładka Charakterystyka
- Szkolenie z wieloma procesorami graficznymi
- Mała ilość danych treningowych
- Ramy te pozwalają również na dodanie efektywnej formy samouwagi do wyznaczonych warstw dyskryminatora
- Im więcej masz pamięci GPU, tym większe i lepsze będzie generowanie obrazu
- Nvidia zaleciła posiadanie do 16 GB do trenowania obrazów 1024x1024
- Wdrożenie na AWS
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/simple-stylegan2-pyt.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.
