यह Thinc नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v8.2.1_SupportPython3.12.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
Thinc with OnWorks नाम के इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट:
थिंक
विवरण:
थिंक एक लाइटवेट डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जो अन्य फ्रेमवर्क जैसे कि PyTorch, TensorFlow और MXNet में परिभाषित लेयर्स के समर्थन के साथ मॉडल बनाने के लिए एक सुरुचिपूर्ण, टाइप-चेक, कार्यात्मक-प्रोग्रामिंग API प्रदान करती है। आप थिंक को इंटरफ़ेस लेयर, स्टैंडअलोन टूलकिट या नए मॉडल विकसित करने के लचीले तरीके के रूप में उपयोग कर सकते हैं। थिंक के पिछले संस्करण स्पासी और प्रोडिजी दोनों के माध्यम से हजारों कंपनियों में उत्पादन में चुपचाप चल रहे हैं। हमने नया संस्करण उपयोगकर्ताओं को उनके पसंदीदा ढांचे के साथ निर्मित कस्टम मॉडल बनाने, कॉन्फ़िगर करने और तैनात करने देने के लिए लिखा है। अपने एप्लिकेशन को बदले बिना PyTorch, TensorFlow और MXNet मॉडल के बीच स्विच करें, या जीरो-कॉपी ऐरे इंटरचेंज का उपयोग करके म्यूटेंट हाइब्रिड भी बनाएं। परिष्कृत प्रकार की जाँच के साथ तेजी से विकसित करें और बग को जल्द ही पकड़ें। एक 1-आयामी सरणी को एक मॉडल में पारित करने की कोशिश कर रहा है जो दो आयामों की अपेक्षा करता है? वह एक प्रकार की त्रुटि है। आपका संपादक इसे उठा सकता है क्योंकि कोड आपकी अंगुलियों को छोड़ देता है।
विशेषताएं
- कस्टम प्रकार और mypy प्लगइन के साथ अपनी मॉडल परिभाषाओं को टाइप-चेक करें
- अपने नेटवर्क में उपयोग के लिए PyTorch, TensorFlow और MXNet मॉडल को रैप करें
- वंशानुक्रम के बजाय रचना का उपयोग करते हुए, मॉडल की परिभाषा के लिए संक्षिप्त कार्यात्मक-प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण
- ऑपरेटर ओवरलोडिंग के माध्यम से वैकल्पिक कस्टम इंफिक्स नोटेशन
- ऑब्जेक्ट्स और हाइपरपैरामीटर के पेड़ों का वर्णन करने के लिए एकीकृत कॉन्फ़िगरेशन सिस्टम
- एक्स्टेंसिबल बैकएंड का विकल्प
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/thinc.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।