PixelSNAIL (CIFAR 10)
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu są dostępne publicznie, jednak nie opublikowano liczby parametrów dla niego. Każdy wskaźnik pamięci i szybkości zaczyna się od tej liczby, dlatego wolelibyśmy nie podawać niczego, niż sfałszowaną szacunkową wartość.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of California (UC) Berkeley
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 28 December 2017
- Autorzy
- Xi Chen, Nikhil Mishra, Mostafa Rohaninejad, Pieter Abbeel
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- tokens
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- Open source
MIT license https://github.com/neocxi/pixelsnail-public
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Unknown
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- PixelSNAIL: An Improved Autoregressive Generative Model
- Ostatnia aktualizacja
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
PixelSNAIL (CIFAR 10) został opublikowany przez Uniwersytet Kalifornijski (UC) w Berkeley, w Stanach Zjednoczonych Ameryki, w grudniu 2017 roku. Pochodzi z akademii.
It works in Image generation, and is recorded as doing image generation.
Otwarta waga to coś, co sprawia, że ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: to model, który możesz rzeczywiście trzymać.
Odpowiedzi
PixelSNAIL (CIFAR 10) — Często zadawane pytania
How many parameters does PixelSNAIL (CIFAR 10) have?
No parameter count has been published for PixelSNAIL (CIFAR 10), which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created PixelSNAIL (CIFAR 10)?
PixelSNAIL (CIFAR 10) was published by University of California (UC) Berkeley, based in United States of America, categorised as academia.
When was PixelSNAIL (CIFAR 10) released?
PixelSNAIL (CIFAR 10) was published in December 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is PixelSNAIL (CIFAR 10) used for?
PixelSNAIL (CIFAR 10) works in Image generation, and is recorded as handling image generation. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Where can I download PixelSNAIL (CIFAR 10)?
The weights for PixelSNAIL (CIFAR 10) are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
What GPU do I need to run PixelSNAIL (CIFAR 10)?
We cannot say. PixelSNAIL (CIFAR 10) has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is PixelSNAIL (CIFAR 10) open source?
Its weights are published, so PixelSNAIL (CIFAR 10) can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..