זוהי אפליקציית Windows בשם tvm שניתן להוריד את המהדורה האחרונה שלה בתור ApacheTVMv0.11.1.zip. ניתן להפעיל אותו באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks עבור תחנות עבודה.
הורד והפעל באינטרנט את האפליקציה הזו בשם tvm עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל כל אמולטור מקוון של OS OnWorks מאתר זה, אך עדיף אמולטור מקוון של Windows.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Windows שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה והתקן אותה.
- 7. הורד את Wine ממאגרי התוכנה שלך להפצות לינוקס. לאחר ההתקנה, תוכל ללחוץ פעמיים על האפליקציה כדי להפעיל אותם עם Wine. אתה יכול גם לנסות את PlayOnLinux, ממשק מפואר מעל Wine שיעזור לך להתקין תוכניות ומשחקים פופולריים של Windows.
Wine היא דרך להפעיל תוכנת Windows על לינוקס, אך ללא צורך ב-Windows. Wine היא שכבת תאימות של Windows בקוד פתוח שיכולה להריץ תוכניות Windows ישירות על כל שולחן עבודה של לינוקס. בעיקרו של דבר, Wine מנסה להטמיע מחדש מספיק של Windows מאפס כדי שהוא יוכל להריץ את כל יישומי Windows מבלי להזדקק ל-Windows.
בצילומי מסך
Ad
tvm
תיאור
Apache TVM היא מסגרת מהדר למידת מכונה בקוד פתוח עבור CPUs, GPUs ומאיצי למידת מכונה. מטרתו היא לאפשר למהנדסי למידת מכונה לייעל ולהריץ חישובים ביעילות בכל קצה חומרה. החזון של פרויקט Apache TVM הוא לארח קהילה מגוונת של מומחים ומתרגלים בלמידת מכונה, מהדרים וארכיטקטורת מערכות כדי לבנות מסגרת נגישה, הרחבה ואוטומטית של קוד פתוח המייעל מודלים נוכחיים ומתפתחים של למידת מכונה עבור כל חומרה. פּלַטפוֹרמָה. אוסף מודלים של למידה עמוקה ב-Keras, MXNet, PyTorch, Tensorflow, CoreML, DarkNet ועוד. התחל להשתמש ב-TVM עם Python עוד היום, בנה ערימות ייצור באמצעות C++, Rust או Java למחרת.
תכונות
- קומפילציה של מודלים של למידה עמוקה למינימום מודולים שניתנים לפריסה
- תשתית להפקה אוטומטית ולאופטימיזציה של מודלים ב-backend יותר עם ביצועים טובים יותר
- קומפילציה וזמני ריצה מינימליים פותחים בדרך כלל עומסי עבודה של ML בחומרה קיימת
- CPUs, GPUs, דפדפנים, מיקרו-בקרים, FPGAs ועוד
- צור ובצע אופטימיזציה אוטומטית של אופרטורים של טנזור ב-backends נוספים
- TVM מאמצת את מודל ה-apache committer
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להביא גם מ-https://sourceforge.net/projects/tvm.mirror/. זה התארח ב-OnWorks על מנת להפעיל אותו באינטרנט בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
