এটি ডিজিএল নামের উইন্ডোজ অ্যাপ যার সর্বশেষ প্রকাশ v1.1.2.zip হিসাবে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
ডাউনলোড করুন এবং অনলাইনে চালান DGL নামের এই অ্যাপটি OnWorks সহ বিনামূল্যে।
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে যেকোনো OS OnWorks অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন, তবে আরও ভালো উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর।
- 5. OnWorks Windows OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন এবং এটি ইনস্টল করুন।
- 7. আপনার লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার সংগ্রহস্থল থেকে ওয়াইন ডাউনলোড করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ওয়াইন দিয়ে চালানোর জন্য অ্যাপটিতে ডাবল-ক্লিক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি PlayOnLinux ব্যবহার করে দেখতে পারেন, ওয়াইনের উপর একটি অভিনব ইন্টারফেস যা আপনাকে জনপ্রিয় উইন্ডোজ প্রোগ্রাম এবং গেম ইনস্টল করতে সাহায্য করবে।
ওয়াইন লিনাক্সে উইন্ডোজ সফ্টওয়্যার চালানোর একটি উপায়, কিন্তু কোন উইন্ডোজ প্রয়োজন নেই। ওয়াইন হল একটি ওপেন সোর্স উইন্ডোজ সামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর যা সরাসরি যেকোনো লিনাক্স ডেস্কটপে উইন্ডোজ প্রোগ্রাম চালাতে পারে। মূলত, ওয়াইন স্ক্র্যাচ থেকে পর্যাপ্ত উইন্ডোজ পুনরায় প্রয়োগ করার চেষ্টা করছে যাতে এটি আসলে উইন্ডোজের প্রয়োজন ছাড়াই সেই সমস্ত উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।
স্ক্রীনশটগুলি
Ad
DGLA
বর্ণনাঃ
PyTorch, TensorFlow বা Apache MXNet দিয়ে আপনার মডেল তৈরি করুন। গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য দ্রুত এবং মেমরি-দক্ষ বার্তা পাসিং আদিম। মাল্টি-জিপিইউ ত্বরণ এবং বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ পরিকাঠামোর মাধ্যমে বিশাল গ্রাফে স্কেল করুন। DGL বিভিন্ন ধরনের ডোমেন-নির্দিষ্ট প্রকল্পকে ক্ষমতা দেয় যার মধ্যে রয়েছে বড় আকারের জ্ঞান গ্রাফ এমবেডিং শেখার জন্য DGL-KE, বায়োইনফরমেটিক্স এবং কেমিনফরমেটিক্সের জন্য DGL-LifeSci এবং আরও অনেক কিছু। আমরা গভীর শিক্ষার গবেষকদের কাছাকাছি গ্রাফ আনতে আগ্রহী। আমরা গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল ফ্যামিলি বাস্তবায়ন করা সহজ করতে চাই। আমরা গ্রাফ ভিত্তিক মডিউল এবং টেনসর ভিত্তিক মডিউল (PyTorch বা MXNet) এর সমন্বয়কে যতটা সম্ভব মসৃণ করতে চাই। DGL একটি শক্তিশালী গ্রাফ অবজেক্ট প্রদান করে যা CPU বা GPU-তে থাকতে পারে। এটি আরও ভাল নিয়ন্ত্রণের জন্য কাঠামোগত ডেটার পাশাপাশি বৈশিষ্ট্যগুলিকে বান্ডিল করে। আমরা গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য দক্ষ এবং কাস্টমাইজযোগ্য বার্তা পাসিং আদিম সহ গ্রাফ অবজেক্টগুলির সাথে কম্পিউটিংয়ের জন্য বিভিন্ন ধরণের ফাংশন সরবরাহ করি।
বৈশিষ্ট্য
- একটি GPU- প্রস্তুত গ্রাফ লাইব্রেরি
- GNN গবেষকদের জন্য মডেল, মডিউল এবং বেঞ্চমার্ক
- শিখতে এবং ব্যবহার করা সহজ
- পরিমাপযোগ্য এবং দক্ষ
- এমএল গবেষক থেকে শুরু করে ডোমেন বিশেষজ্ঞ সকল ধরণের ব্যবহারকারীদের জন্য প্রচুর শিক্ষার উপকরণ
- যোগাযোগ, মেমরি খরচ এবং সিঙ্ক্রোনাইজেশনে ওভারহেড কমাতে পুরো স্ট্যাকটিকে অপ্টিমাইজ করে
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/dgl.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।
