Questa è l'app di Windows denominata Tiny CUDA Neural Networks la cui ultima versione può essere scaricata come Version1.6.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app chiamata Tiny CUDA Neural Networks con OnWorks gratuitamente.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
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Piccole reti neurali CUDA
DESCRIZIONE
Si tratta di un piccolo framework autonomo per l'addestramento e l'interrogazione delle reti neurali. In particolare, contiene un velocissimo percettrone multistrato "completamente fuso" (documento tecnico), una versatile codifica hash multirisoluzione (documento tecnico), oltre al supporto per varie altre codifiche di input, perdite e ottimizzatori. Forniamo un'applicazione di esempio in cui viene appresa una funzione immagine (x,y) -> (R,G,B). Il componente MLP completamente fuso di questo framework richiede una quantità molto elevata di memoria condivisa nella sua configurazione predefinita. Probabilmente funzionerà solo su un RTX 3090, un RTX 2080 Ti o GPU aziendali di fascia alta. Le schede di fascia bassa devono ridurre il parametro n_neurons o utilizzare invece CutlassMLP (migliore compatibilità ma più lento). tiny-cuda-nn viene fornito con un'estensione PyTorch che consente di utilizzare gli MLP veloci e le codifiche di input dall'interno di un contesto Python. Questi collegamenti possono essere significativamente più veloci delle implementazioni complete di Python; in particolare per la codifica hash multirisoluzione.
Caratteristiche
- Le minuscole reti neurali CUDA hanno una semplice API C++/CUDA
- Impara un'immagine 2D
- Richiede una GPU NVIDIA
- Richiede Windows: Visual Studio 2019
- Richiede Linux: GCC/G++ 7.5 o superiore
- Richiede CUDA v10.2 o versioni successive e CMake v3.21 o versioni successive.
Linguaggio di programmazione
C++
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere recuperata da https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per poter essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
