Il s'agit de l'application Windows nommée tvm dont la dernière version peut être téléchargée sous ApacheTVMv0.11.1.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 tvm 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
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tvm
DESCRIPTION
Apache TVM est un framework de compilateur d'apprentissage automatique open source pour les processeurs, les GPU et les accélérateurs d'apprentissage automatique. Il vise à permettre aux ingénieurs en apprentissage automatique d'optimiser et d'exécuter des calculs efficacement sur n'importe quel backend matériel. La vision du projet Apache TVM est d'héberger une communauté diversifiée d'experts et de praticiens de l'apprentissage automatique, des compilateurs et de l'architecture des systèmes afin de créer un cadre open source accessible, extensible et automatisé qui optimise les modèles d'apprentissage automatique actuels et émergents pour tout matériel. Plate-forme. Compilation de modèles d'apprentissage en profondeur dans Keras, MXNet, PyTorch, Tensorflow, CoreML, DarkNet et plus encore. Commencez à utiliser TVM avec Python dès aujourd'hui, créez des piles de production à l'aide de C++, Rust ou Java le lendemain.
Caractéristiques
- Compilation de modèles d'apprentissage en profondeur en modules déployables minimum
- Infrastructure pour générer et optimiser automatiquement des modèles sur plus de backend avec de meilleures performances
- La compilation et les temps d'exécution minimaux déverrouillent généralement les charges de travail ML sur le matériel existant
- CPU, GPU, navigateurs, microcontrôleurs, FPGA et plus
- Générez et optimisez automatiquement les opérateurs tenseurs sur plus de backends
- TVM adopte le modèle de committer Apache
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/tvm.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.
