Đây là ứng dụng Linux có tên Lightly, bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng CyclicCosineScheduler.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Lightly with OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Nhẹ
MÔ TẢ
Một thư viện python để học tự giám sát trên hình ảnh. Tại Lightly, chúng tôi là những kỹ sư đam mê muốn làm cho việc học sâu trở nên hiệu quả hơn. Đó là lý do - cùng với cộng đồng của chúng tôi - chúng tôi muốn phổ biến việc sử dụng các phương pháp tự giám sát để hiểu và quản lý dữ liệu hình ảnh thô. Giải pháp của chúng tôi có thể được áp dụng trước bất kỳ bước chú thích dữ liệu nào và các biểu diễn đã học có thể được sử dụng để trực quan hóa và phân tích các bộ dữ liệu. Điều này cho phép chọn bộ mẫu cốt lõi tốt nhất để đào tạo mô hình thông qua lọc nâng cao. Chúng tôi cung cấp các ví dụ được phân phối PyTorch, PyTorch Lightning và PyTorch Lightning cho từng mô hình để khởi động dự án của bạn. Yêu cầu nhẹ Python 3.6 trở lên nhưng chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng Python 3.7 trở lên. Chúng tôi khuyên bạn nên cài đặt Lightly trong môi trường Linux hoặc OSX. Một cách nhẹ nhàng, bạn có thể sử dụng các phương pháp học tập tự giám sát mới nhất theo cách mô-đun bằng cách sử dụng toàn bộ sức mạnh của PyTorch. Thử nghiệm với các xương sống, mô hình và hàm mất mát khác nhau.
Tính năng
- Khung mô-đun hiển thị các khối xây dựng cấp thấp như hàm mất mát
- Hỗ trợ đào tạo đa gpu bằng PyTorch Lightning
- Dễ sử dụng và được viết theo phong cách giống như PyTorch
- Hỗ trợ các mô hình xương sống tùy chỉnh để đào tạo trước tự giám sát
- Bạn có thể tìm mã mẫu cho tất cả các mô hình được hỗ trợ
- Chúng tôi cung cấp các ví dụ PyTorch, PyTorch Lightning và PyTorch Lightning được phân phối cho từng mô hình để khởi động dự án của bạn
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/lightly.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
