Це програма для Linux під назвою fastai, останню версію якої можна завантажити як v2.7.13sourcecode.zip. Його можна запустити онлайн у безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою fastai 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
fastai
ОПИС
fastai — це бібліотека глибокого навчання, яка надає спеціалістам-практикам компоненти високого рівня, які можуть швидко та легко надати найсучасніші результати у стандартних областях глибокого навчання, а також надає дослідникам низькорівневі компоненти, які можна змішувати та поєднувати для створення нові підходи. Він прагне виконувати обидві речі без істотних компромісів у простоті використання, гнучкості та продуктивності. Це можливо завдяки ретельно багатошаровій архітектурі, яка виражає загальні базові моделі багатьох методів глибокого навчання та обробки даних у термінах роз’єднаних абстракцій. Ці абстракції можна викласти коротко і чітко, використовуючи динамізм основної мови Python і гнучкість бібліотеки PyTorch. fastai організовано навколо двох основних цілей дизайну: бути доступним і швидко продуктивним, а також бути глибоко зламованим і налаштовуваним. Він побудований на основі ієрархії API нижнього рівня, які забезпечують компоновані будівельні блоки.
Функції
- Оптимізована GPU бібліотека комп’ютерного зору, яку можна розширити в чистому Python
- Оптимізатор, який реорганізує загальну функціональність сучасних оптимізаторів на дві основні частини, що дозволяє реалізувати алгоритми оптимізації в 4-5 рядках коду.
- Нова двостороння система зворотного виклику, яка може отримати доступ до будь-якої частини даних, моделі або оптимізатора та змінити їх у будь-який момент під час навчання
- Новий API блоку даних
- Нова система диспетчеризації типів для Python разом із семантичною ієрархією типів для тензорів
- спрощує навчання швидких і точних нейронних мереж, використовуючи сучасні передові методи
Мова програмування
Python
Категорії
Це додаток, який також можна отримати з https://sourceforge.net/projects/fastai.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було запустити в Інтернеті найпростішим способом з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
