Esta es la aplicación de Windows llamada DGL cuya última versión se puede descargar como v1.1.2.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DGL con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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DGL
DESCRIPCIÓN
Cree sus modelos con PyTorch, TensorFlow o Apache MXNet. Primitivas de paso de mensajes rápidas y eficientes en memoria para entrenar redes neuronales gráficas. Escale a gráficos gigantes a través de la aceleración de múltiples GPU y la infraestructura de capacitación distribuida. DGL permite una variedad de proyectos de dominios específicos, incluido DGL-KE para el aprendizaje de incrustaciones de gráficos de conocimiento a gran escala, DGL-LifeSci para bioinformática y quiminformática, y muchos otros. Estamos interesados en acercar los gráficos a los investigadores de aprendizaje profundo. Queremos facilitar la implementación de la familia de modelos de redes neuronales de gráficos. También queremos que la combinación de módulos basados en gráficos y módulos basados en tensores (PyTorch o MXNet) sea lo más fluida posible. DGL proporciona un potente objeto gráfico que puede residir en la CPU o en la GPU. Incluye datos estructurales y funciones para un mejor control. Proporcionamos una variedad de funciones para la computación con objetos gráficos, incluidas primitivas de paso de mensajes eficientes y personalizables para redes neuronales gráficas.
Caracteristicas
- Una biblioteca de gráficos lista para GPU
- Modelos, módulos y puntos de referencia para investigadores GNN
- Fácil de aprender y usar
- Escalable y eficiente
- Gran cantidad de materiales de aprendizaje para todo tipo de usuarios, desde investigadores de ML hasta expertos en dominios
- Optimiza toda la pila para reducir la sobrecarga en la comunicación, el consumo de memoria y la sincronización
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/dgl.mirror/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
