Это приложение для Linux под названием Opacus, последнюю версию которого можно загрузить как Opacusv1.4.0.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Opacus с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
опакус
ОПИСАНИЕ
Opacus — это библиотека, которая позволяет обучать модели PyTorch с дифференциальной конфиденциальностью. Он поддерживает обучение с минимальными изменениями кода, требуемыми от клиента, мало влияет на эффективность обучения и позволяет клиенту онлайн отслеживать бюджет конфиденциальности, израсходованный в любой момент. Векторизованное вычисление градиента для каждой выборки, которое в 10 раз быстрее, чем микропакетная обработка. Поддерживает большинство типов моделей PyTorch и может использоваться с минимальной модификацией исходной нейронной сети. Модульный API с открытым исходным кодом для дифференциального исследования конфиденциальности. Каждый может внести свой вклад. Практики машинного обучения сочтут это нежным введением в обучение модели с дифференциальной конфиденциальностью, поскольку она требует минимальных изменений кода. Исследователи дифференциальной конфиденциальности найдут, что с этим легко экспериментировать и возиться, что позволяет им сосредоточиться на том, что важно.
Особенности
- Исследователям дифференциальной конфиденциальности будет легко экспериментировать и возиться с этим.
- Обучите свою модель дифференциальной конфиденциальности
- В примере MNIST показан сквозной запуск с использованием Opacus.
- Opacus 1.0 внес множество улучшений в библиотеку
- Этот код выпущен под Apache 2.0
- Практики машинного обучения сочтут это нежным введением в обучение модели с дифференциальной конфиденциальностью.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/opacus.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
