นี่คือแอป Windows ชื่อ Tiny CUDA Neural Networks ซึ่งสามารถดาวน์โหลดรุ่นล่าสุดได้ในรูปแบบ Version1.6.zip สามารถเรียกใช้ออนไลน์ได้ใน OnWorks ผู้ให้บริการโฮสต์ฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและเรียกใช้แอพนี้ทางออนไลน์ชื่อ Tiny CUDA Neural Networks พร้อม OnWorks ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ
Ad
เครือข่ายประสาท CUDA ขนาดเล็ก
DESCRIPTION
นี่คือเฟรมเวิร์กขนาดเล็กที่มีครบในตัวเองสำหรับการฝึกอบรมและการสืบค้นโครงข่ายประสาทเทียม สิ่งที่น่าสังเกตมากที่สุดคือประกอบด้วย perceptron หลายชั้นที่ "หลอมรวมอย่างสมบูรณ์" ที่รวดเร็วปานสายฟ้าแลบ (เอกสารทางเทคนิค) การเข้ารหัสแฮชแบบหลายความละเอียดที่หลากหลาย (เอกสารทางเทคนิค) ตลอดจนการสนับสนุนการเข้ารหัส การสูญหาย และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอินพุต เรามีแอปพลิเคชันตัวอย่างที่เรียนรู้ฟังก์ชันรูปภาพ (x,y) -> (R,G,B) คอมโพเนนต์ MLP ที่ผสานอย่างสมบูรณ์ของเฟรมเวิร์กนี้ต้องการหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันจำนวนมากในการกำหนดค่าเริ่มต้น มีแนวโน้มที่จะใช้งานได้กับ RTX 3090, RTX 2080 Ti หรือ GPU ระดับองค์กรระดับไฮเอนด์เท่านั้น การ์ดระดับล่างต้องลดพารามิเตอร์ n_neurons หรือใช้ CutlassMLP (เข้ากันได้ดีกว่าแต่ช้ากว่า) แทน tiny-cuda-nn มาพร้อมกับส่วนขยาย PyTorch ที่อนุญาตให้ใช้ MLP ที่รวดเร็วและการเข้ารหัสอินพุตจากภายในบริบทของ Python การเชื่อมโยงเหล่านี้อาจเร็วกว่าการใช้งาน Python แบบสมบูรณ์อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเข้ารหัสแฮชแบบหลายความละเอียด
คุณสมบัติ
- โครงข่ายประสาท CUDA ขนาดเล็กมี C++/CUDA API อย่างง่าย
- เรียนรู้ภาพ 2 มิติ
- ต้องใช้ NVIDIA GPU
- ต้องใช้ Windows: Visual Studio 2019
- ต้องการ Linux: GCC/G++ 7.5 หรือสูงกว่า
- ต้องการ CUDA v10.2 หรือสูงกว่าและ CMake v3.21 หรือสูงกว่า
ภาษาโปรแกรม
C + +
หมวดหมู่
นี่เป็นแอปพลิเคชันที่สามารถเรียกได้จาก https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/ มีการโฮสต์ใน OnWorks เพื่อให้ทำงานออนไลน์ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดจากหนึ่งในระบบปฏิบัติการฟรีของเรา
