再次号外！Visual Pytorch第二个版本上线了！

目前的网址在这里(http://114.115.151.39/) 哦

有关上一版本的功能介绍说明请参考博客：Visual Pytorch ——Alpha阶段发布说明

而现在，你看到的是Visual Pytorch的** 船新版本 **！

  1. 更加简洁的主界面

  2. 更加详细的帮助文档

3. 统一的网站风格

在Beta阶段中，我们接受了老师和助教们的建议，将网站统一改为中文，而不是中英文混合。

模块

功能

组件种类增加

与Alpha阶段相比，增加了元素级相加层和通道维度拼接层

登录/注册

用户可以在网站注册自己的账号

保存模型

已登录的用户可以将当前的模型保存在账号中

调用模型

可以从账号以保存的模型中选择调用，再进行修改模型

下载pytorch代码

支持将生成的pytorch代码文件下载下来

样例模型

帮助文档中提供了三种样例模型，可供用户调用

1. 组件种类增加

在Aplha版本组件的基础上，新增了元素级相加层和通道维度拼接层。同时，Alpha版本只支持几个卷积层串联，而Beta版本有了这两个新组件的加入后，能够支持更复杂的并联网络结构了。

  2. 登录/注册功能

为了使用户可以保存自己搭建的模型，而不是每次从头搭起，我们增加了登录/注册功能，用来方便用户在自己的账号中保存模型，需要用到时可以直接恢复。

  3.保存模型

已登录的用户，在搭建好模型后，可以通关点击“保存”按钮，可以将模型保存到账号。

  4.调用模型

用户账户中存在的模型，用户可以点击“查看”进行调用和再编辑，再次保存后，将会覆盖原模型。

  5.下载pytorch代码

用户在生成代码后，可以点击下载代码，将生成的三个模型文件直接下载下来。

  6.样例模型

在帮助文档中，我们提供了三种较为复杂的样例模型，帮助用户更方便、全面的体验网站的功能。

• 经测试，PC端的大部分浏览器都可以进入网站使用功能，推荐Chrome、火狐浏览器(详细测试情况请见测试报告中的测试矩阵)。

• 需要安装pytorch来运行生成出来的代码。

• 无需安装，直接进入网站(http://114.115.151.39/ ) 即可。

1. 问题

   a. 极个别浏览器会出现帮助界面侧边框与正文重叠的情况；
   b. 在未登录的情况下，点击保存模型并登陆后，画布会清空；

2. 限制

   a. 用户体验数据较少，需要推广；
   b. 暂不支持画布的放大和缩小；

• 我们已在服务器上部署了我们的项目，由于域名备案较为麻烦，目前只能通过IP地址访问
• 地址(http://114.115.151.39/ )

 posted on
2019-05-23 11:10 
葫芦娃不想写代码 
阅读(…) 
评论(…) 
编辑
收藏

markdown_highlight();

var allowComments = true, cb_blogId = 501091, cb_blogApp = '1606-huluwa', cb_blogUserGuid = '502cb07d-2041-4f12-904b-08d6a89d2b84';
var cb_entryId = 10904123, cb_entryCreatedDate = '2019-05-23 11:10', cb_postType = 1;
loadViewCount(cb_entryId);

var commentManager = new blogCommentManager();
commentManager.renderComments(0);

刷新评论刷新页面返回顶部

var googletag = googletag || {};
googletag.cmd = googletag.cmd || [];

googletag.cmd.push(function () {
googletag.defineSlot("/1090369/C1", [300, 250], "div-gpt-ad-1546353474406-0").addService(googletag.pubads());
googletag.defineSlot("/1090369/C2", [468, 60], "div-gpt-ad-1539008685004-0").addService(googletag.pubads());
googletag.pubads().enableSingleRequest();
googletag.enableServices();
});

if (new Date() >= new Date(2018, 9, 13)) {
googletag.cmd.push(function () { googletag.display("div-gpt-ad-1539008685004-0"); });
}

fixPostBody();
setTimeout(function () { incrementViewCount(cb_entryId); }, 50);
deliverAdT2();
deliverAdC1();
deliverAdC2();
loadNewsAndKb();
loadBlogSignature();
LoadPostCategoriesTags(cb_blogId, cb_entryId); LoadPostInfoBlock(cb_blogId, cb_entryId, cb_blogApp, cb_blogUserGuid);
GetPrevNextPost(cb_entryId, cb_blogId, cb_entryCreatedDate, cb_postType);
loadOptUnderPost();
GetHistoryToday(cb_blogId, cb_blogApp, cb_entryCreatedDate);

loadBlogNews();

loadBlogDefaultCalendar();

loadBlogSideColumn();