Ito ang Windows app na pinangalanang Denoising Diffusion Probabilistic Model na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang 1.9.2asourcecode.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Denoising Diffusion Probabilistic Model na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
Denoising Diffusion Probabilistic Model
DESCRIPTION
Pagpapatupad ng Denoising Diffusion Probabilistic Model sa Pytorch. Isa itong bagong diskarte sa generative modeling na maaaring may potensyal na kalabanin ang mga GAN. Gumagamit ito ng pagtutugma ng denoising score upang tantyahin ang gradient ng distribusyon ng data, na sinusundan ng Langevin sampling upang magsampol mula sa totoong distribusyon. Kung gusto mo lang na ipasa ang pangalan ng folder at ang nais na mga sukat ng imahe, maaari mong gamitin ang klase ng Trainer upang madaling sanayin ang isang modelo.
Mga tampok
- Na-annotate na code ng Research Scientists
- Ang pagpapatupad na ito ay na-transcribe mula sa opisyal na bersyon ng Tensorflow
- Ang mga sample at modelong checkpoint ay ila-log sa ./results pana-panahon
- Ang klase ng Trainer ay nilagyan na ngayon ng Accelerator
- Madali mong magagawa ang multi-gpu na pagsasanay sa dalawang hakbang
- Isang bagong diskarte sa generative modeling
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
