Это приложение для Linux под названием Lightly, последнюю версию которого можно загрузить как CyclicCosineScheduler.zip. Его можно запустить онлайн в бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Lightly with OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
несерьезно
ОПИСАНИЕ
Библиотека Python для самостоятельного обучения на изображениях. Мы в Lightly — увлеченные инженеры, которые хотят сделать глубокое обучение более эффективным. Вот почему вместе с нашим сообществом мы хотим популяризировать использование методов самоконтроля для понимания и обработки необработанных данных изображений. Наше решение можно применять перед любым этапом аннотирования данных, а изученные представления можно использовать для визуализации и анализа наборов данных. Это позволяет выбрать лучший базовый набор образцов для обучения модели с помощью расширенной фильтрации. Мы предоставляем распределенные примеры PyTorch, PyTorch Lightning и PyTorch Lightning для каждой из моделей, чтобы дать толчок вашему проекту. Слегка требуется Python 3.6+, но мы рекомендуем использовать Python 3.7+. Мы рекомендуем устанавливать Lightly в среде Linux или OSX. С легкостью вы можете использовать новейшие методы обучения с самоконтролем модульным способом, используя всю мощь PyTorch. Экспериментируйте с различными магистральными сетями, моделями и функциями потерь.
Особенности
- Модульная структура, которая предоставляет низкоуровневые строительные блоки, такие как функции потерь.
- Поддержка обучения работе с несколькими графическими процессорами с использованием PyTorch Lightning.
- Прост в использовании и написан в стиле PyTorch.
- Поддерживает пользовательские модели опорной сети для самоконтролируемого предварительного обучения
- Вы можете найти пример кода для всех поддерживаемых моделей
- Мы предоставляем распределенные примеры PyTorch, PyTorch Lightning и PyTorch Lightning для каждой из моделей, чтобы дать толчок вашему проекту.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/lightly.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
