Ini ialah apl Windows bernama Tiny CUDA Neural Networks yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai Version1.6.zip. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama Tiny CUDA Neural Networks dengan OnWorks ini secara percuma.
Ikut arahan ini untuk menjalankan apl ini:
- 1. Memuat turun aplikasi ini dalam PC anda.
- 2. Masukkan dalam pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 3. Muat naik aplikasi ini dalam pengurus filem tersebut.
- 4. Mulakan mana-mana emulator dalam talian OS OnWorks daripada tapak web ini, tetapi emulator dalam talian Windows yang lebih baik.
- 5. Daripada OS Windows OnWorks yang baru anda mulakan, pergi ke pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 6. Muat turun aplikasi dan pasangnya.
- 7. Muat turun Wine dari repositori perisian pengedaran Linux anda. Setelah dipasang, anda kemudian boleh mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga boleh mencuba PlayOnLinux, antara muka mewah melalui Wine yang akan membantu anda memasang program dan permainan Windows yang popular.
Wain ialah cara untuk menjalankan perisian Windows pada Linux, tetapi tanpa Windows diperlukan. Wain ialah lapisan keserasian Windows sumber terbuka yang boleh menjalankan program Windows secara langsung pada mana-mana desktop Linux. Pada asasnya, Wine cuba untuk melaksanakan semula Windows yang mencukupi dari awal supaya ia boleh menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa memerlukan Windows.
SKRIN
Ad
Rangkaian Neural CUDA Kecil
DESCRIPTION
Ini adalah rangka kerja kecil serba lengkap untuk latihan dan pertanyaan rangkaian neural. Terutama sekali, ia mengandungi perceptron berbilang lapisan (kertas teknikal) "bercantum sepenuhnya" sepantas kilat, pengekodan cincang berbilang resolusi serba boleh (kertas teknikal), serta sokongan untuk pelbagai pengekodan input lain, kerugian dan pengoptimum. Kami menyediakan contoh aplikasi di mana fungsi imej (x,y) -> (R,G,B) dipelajari. Komponen MLP yang disatukan sepenuhnya bagi rangka kerja ini memerlukan jumlah memori kongsi yang sangat besar dalam konfigurasi lalainya. Ia mungkin hanya berfungsi pada RTX 3090, RTX 2080 Ti atau GPU perusahaan mewah. Kad bahagian bawah mesti mengurangkan parameter n_neurons atau menggunakan CutlassMLP (keserasian yang lebih baik tetapi lebih perlahan). tiny-cuda-nn dilengkapi dengan sambungan PyTorch yang membolehkan penggunaan MLP pantas dan pengekodan input dari dalam konteks Python. Pengikatan ini boleh menjadi jauh lebih pantas daripada pelaksanaan Python penuh; khususnya untuk pengekodan cincang berbilang resolusi.
Ciri-ciri
- Rangkaian saraf CUDA yang kecil mempunyai API C++/CUDA yang mudah
- Belajar imej 2D
- Memerlukan GPU NVIDIA
- Memerlukan Windows: Visual Studio 2019
- Memerlukan Linux: GCC/G++ 7.5 atau lebih tinggi
- Memerlukan CUDA v10.2 atau lebih tinggi dan CMake v3.21 atau lebih tinggi.
Bahasa Pengaturcaraan
C + +
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.
