Il s'agit de l'application Windows nommée PyTorch dont la dernière version peut être téléchargée en tant que PyTorch1.10.2Release,smallbugfixrelease.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée PyTorch avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
Ad
PyTorch
DESCRIPTION
PyTorch est un package Python qui offre un calcul Tensor (comme NumPy) avec une forte accélération GPU et des réseaux de neurones profonds construits sur un système autograd basé sur des bandes. Ce projet permet une expérimentation rapide et flexible et une production efficace.
PyTorch se compose de torch (bibliothèque Tensor), torch.autograd (bibliothèque de différenciation automatique basée sur bande), torch.jit (une pile de compilation [TorchScript]), torch.nn (bibliothèque de réseaux de neurones), torch.multiprocessing (Python multiprocessing), et torch.utils (DataLoader et autres fonctions utilitaires). PyTorch peut être utilisé en remplacement de Numpy ou en tant que plate-forme de recherche d'apprentissage en profondeur offrant une flexibilité et une vitesse optimales.
Fonctionnalités
- TorchScript
- Formation distribuée
- Outils et bibliothèques
- Partenaires cloud
- Prise en charge native d'ONNX
- Front-end C++
- cadre d'apprentissage automatique
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/pytorch.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
