Đây là ứng dụng Windows có tên Mô hình xác suất khuếch tán khử nhiễu có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng 1.9.2asourcecode.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 Mô hình Xác suất Khuếch tán Khử nhiễu với 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
Mô hình xác suất khuếch tán khử nhiễu
SỰ MIÊU TẢ:
Triển khai Mô hình Xác suất Khuếch tán Khử nhiễu trong Pytorch. Đó là một cách tiếp cận mới đối với mô hình tổng quát có thể có tiềm năng cạnh tranh với GAN. Nó sử dụng đối sánh điểm khử nhiễu để ước tính độ dốc của phân phối dữ liệu, sau đó lấy mẫu Langevin để lấy mẫu từ phân phối thực. Nếu bạn chỉ muốn chuyển tên thư mục và kích thước hình ảnh mong muốn, bạn có thể sử dụng lớp Trainer để dễ dàng đào tạo mô hình.
Tính năng
- Mã được chú thích bởi các nhà khoa học nghiên cứu
- Việc triển khai này được sao chép từ phiên bản chính thức của Tensorflow
- Các mẫu và điểm kiểm tra mô hình sẽ được ghi vào ./results định kỳ
- Lớp Huấn luyện viên hiện được trang bị Máy gia tốc
- Bạn có thể dễ dàng thực hiện đào tạo đa GPU theo hai bước
- Một cách tiếp cận mới đối với mô hình tổng quát
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/denoising-diff-probabil.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.