Це програма для Linux під назвою DIGITS, останню версію якої можна завантажити як Updatetov6.1.1.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою DIGITS з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
ЦИФРИ
ОПИС
Навчальна система NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) передає потужність глибокого навчання в руки інженерів і дослідників даних. DIGITS можна використовувати для швидкого навчання високоточної глибокої нейронної мережі (DNN) для завдань класифікації зображень, сегментації та виявлення об’єктів. DIGITS спрощує такі звичайні завдання глибокого навчання, як керування даними, проектування та навчання нейронних мереж у системах із кількома графічними процесорами, моніторинг продуктивності в режимі реального часу за допомогою розширених візуалізацій та вибір найефективнішої моделі з браузера результатів для розгортання. DIGITS є повністю інтерактивним, тому спеціалісти з даних можуть зосередитися на проектуванні та навчанні мереж, а не на програмуванні та налагодженні. DIGITS доступний для безкоштовного завантаження для учасників програми розробників NVIDIA. DIGITS доступний у NVIDIA GPU Cloud (NGC) як оптимізований контейнер для використання на вимогу. Зареєструйте обліковий запис NGC і почніть роботу з DIGITS за лічені хвилини.
Функції
- Інтерактивно навчайте моделі за допомогою TensorFlow і візуалізуйте архітектуру моделі за допомогою TensorBoard
- Інтегруйте спеціальні плагіни для імпорту спеціальних форматів даних, таких як DICOM, які використовуються в медичних зображеннях
- Попередньо підготовлена модель UNET додана до сховища моделей DIGITS для сегментації зображень медичних зображень
- Проектуйте, навчайте та візуалізуйте глибокі нейронні мережі для класифікації зображень, сегментації та виявлення об’єктів за допомогою Caffe, Torch і TensorFlow
- Завантажте попередньо підготовлені моделі, такі як AlexNet, GoogLeNet, LeNet і UNET, із магазину моделей DIGITS
- Виконуйте гіперпараметричну розгортку швидкості навчання та розміру партії для підвищення точності моделі
- Плануйте, відстежуйте та керуйте завданнями навчання нейронної мережі, а також аналізуйте точність і втрати в реальному часі
- Імпортуйте різноманітні формати та джерела зображень за допомогою плагіна DIGITS
- Автоматично масштабуйте навчальні завдання на кількох GPU
Мова програмування
Python
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/digits.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
