Dies ist die Windows-App namens Thinc, deren neueste Version als v8.2.1_SupportPython3.12.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Thinc with 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Dünn
BESCHREIBUNG
Thinc ist eine leichtgewichtige Deep-Learning-Bibliothek, die eine elegante, typgeprüfte, funktionale Programmier-API zum Erstellen von Modellen bietet, mit Unterstützung für Ebenen, die in anderen Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und MXNet definiert sind. Sie können Thinc als Schnittstellenschicht, als eigenständiges Toolkit oder als flexible Methode zur Entwicklung neuer Modelle verwenden. Frühere Versionen von Thinc wurden in Tausenden von Unternehmen sowohl über spaCy als auch über Prodigy leise in der Produktion ausgeführt. Wir haben die neue Version geschrieben, damit Benutzer benutzerdefinierte Modelle erstellen, konfigurieren und bereitstellen können, die mit ihrem bevorzugten Framework erstellt wurden. Wechseln Sie zwischen PyTorch-, TensorFlow- und MXNet-Modellen, ohne Ihre Anwendung zu ändern, oder erstellen Sie sogar mutierte Hybride mit Zero-Copy-Array-Austausch. Entwickeln Sie schneller und erkennen Sie Fehler früher mit ausgeklügelter Typprüfung. Versuchen Sie, ein eindimensionales Array an ein Modell zu übergeben, das zwei Dimensionen erwartet? Das ist ein Typfehler. Ihr Redakteur kann es aufnehmen, wenn der Code Ihre Finger verlässt.
Eigenschaften
- Überprüfen Sie Ihre Modelldefinitionen mit benutzerdefinierten Typen und dem mypy-Plug-in
- Verpacken Sie PyTorch-, TensorFlow- und MXNet-Modelle zur Verwendung in Ihrem Netzwerk
- Prägnanter Ansatz der funktionalen Programmierung zur Modelldefinition unter Verwendung von Komposition statt Vererbung
- Optionale benutzerdefinierte Infix-Notation durch Operatorüberladung
- Integriertes Konfigurationssystem zur Beschreibung von Objektbäumen und Hyperparametern
- Auswahl an erweiterbaren Backends
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/thinc.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
