Este é o aplicativo do Windows chamado TensorFlow Ranking cuja versão mais recente pode ser baixada como TensorFlowRankingv0.5.2.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado TensorFlow Ranking with OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Classificação do TensorFlow
DESCRIÇÃO
TensorFlow Ranking é uma biblioteca para técnicas Learning-to-Rank (LTR) na plataforma TensorFlow. Funções de perda comumente usadas, incluindo perdas pontuais, de pares e de listas. Métricas de classificação comumente usadas, como classificação recíproca média (MRR) e ganho cumulativo descontado normalizado (NDCG). Funções de pontuação de vários itens (também conhecidas como groupwise). Implementação de LambdaLoss para otimização de métrica de classificação direta. Learning-to-Rank imparcial a partir de dados de feedback tendenciosos. Prevemos que esta biblioteca fornecerá uma plataforma aberta conveniente para hospedar e promover modelos de classificação de última geração com base em técnicas de aprendizado profundo e, assim, facilitar tanto a pesquisa acadêmica quanto as aplicações industriais. Fornecemos uma demonstração, sem necessidade de instalação, para começar a usar o TF-Ranking. Esta demonstração é executada em um notebook colaborativo, um ambiente Python interativo. Usando recursos esparsos e incorporações no TF-Ranking.
Recursos
- Use recursos esparsos/incorporados
- Processar dados no formato TFRecord
- Integração do Tensorboard no notebook colab, para Estimator API
- Crie uma classificação do TensorFlow localmente
- Para facilitar a experimentação, também fornecemos um exemplo de TFRecord e um exemplo de LIBSVM
- Os resultados do treinamento, como perda e métricas, podem ser visualizados usando o Tensorboard
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/tensorflow-ranking.mirror/. Foi alojado em OnWorks para poder ser executado online da forma mais simples desde um dos nossos Sistemas Operativos gratuitos.
