Dies ist die Linux-App namens JAX, deren neueste Version als Jaxreleasev0.4.19sourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens JAX mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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JAX
BESCHREIBUNG
Mit seiner aktualisierten Version von Autograd kann JAX automatisch native Python- und NumPy-Funktionen unterscheiden. Es kann durch Schleifen, Verzweigungen, Rekursionen und Schließungen differenzieren, und es kann Ableitungen von Ableitungen von Ableitungen annehmen. Es unterstützt die Rückwärtsmodus-Differenzierung (auch bekannt als Backpropagation) über grad sowie die Vorwärtsmodus-Differenzierung, und die beiden können beliebig in beliebiger Reihenfolge zusammengesetzt werden. Neu ist, dass JAX XLA verwendet, um Ihre NumPy-Programme auf GPUs und TPUs zu kompilieren und auszuführen. Die Kompilierung erfolgt standardmäßig unter der Haube, wobei Bibliotheksaufrufe just-in-time kompiliert und ausgeführt werden. Mit JAX können Sie aber auch Ihre eigenen Python-Funktionen just-in-time in XLA-optimierte Kernel kompilieren, indem Sie eine Ein-Funktions-API, Jit, verwenden. Kompilierung und automatische Differenzierung können beliebig zusammengestellt werden, sodass Sie ausgeklügelte Algorithmen ausdrücken und maximale Leistung erzielen können, ohne Python verlassen zu müssen.
Eigenschaften
- JAX ist Autograd und XLA, vereint für leistungsstarke maschinelle Lernforschung
- Sie können mit pmap sogar mehrere GPUs oder TPU-Kerne gleichzeitig programmieren und durch das Ganze differenzieren
- JAX ist wirklich ein erweiterbares System für zusammensetzbare Funktionstransformationen
- Starten Sie direkt mit einem Notebook in Ihrem Browser, das mit einer Google Cloud-GPU verbunden ist
- Im Kern ist JAX ein erweiterbares System zur Transformation numerischer Funktionen
- Mit XLA können Sie Ihre Funktionen durchgängig kompilieren
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/jax.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.
