Ito ang Windows app na pinangalanang Tiny CUDA Neural Networks na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang Version1.6.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Tiny CUDA Neural Networks na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
Maliit na CUDA Neural Network
DESCRIPTION
Ito ay isang maliit, self-contained na framework para sa pagsasanay at pagtatanong sa mga neural network. Kapansin-pansin, naglalaman ito ng napakabilis ng kidlat na "ganap na fused" na multi-layer na perceptron (teknikal na papel), isang versatile na multiresolution na hash encoding (teknikal na papel), pati na rin ang suporta para sa iba't ibang input encoding, pagkalugi, at optimizer. Nagbibigay kami ng sample na application kung saan natutunan ang isang function ng imahe (x,y) -> (R,G,B). Ang ganap na pinagsama-samang bahagi ng MLP ng balangkas na ito ay nangangailangan ng napakalaking halaga ng nakabahaging memorya sa default na pagsasaayos nito. Malamang na gagana lang ito sa isang RTX 3090, isang RTX 2080 Ti, o mga high-end na enterprise GPU. Dapat bawasan ng mga lower-end na card ang parameter na n_neurons o gamitin ang CutlassMLP (mas mahusay na compatibility ngunit mas mabagal) sa halip. Ang tiny-cuda-nn ay may kasamang extension ng PyTorch na nagbibigay-daan sa paggamit ng mga mabilis na MLP at pag-encode ng input mula sa loob ng konteksto ng Python. Ang mga binding na ito ay maaaring maging mas mabilis kaysa sa buong pagpapatupad ng Python; sa partikular para sa multiresolution na hash encoding.
Mga tampok
- Ang maliliit na CUDA neural network ay may simpleng C++/CUDA API
- Matuto ng 2D na larawan
- Nangangailangan ng NVIDIA GPU
- Nangangailangan ng Windows: Visual Studio 2019
- Nangangailangan ng Linux: GCC/G++ 7.5 o mas mataas
- Nangangailangan ng CUDA v10.2 o mas mataas at CMake v3.21 o mas mataas.
Wika ng Programming
C + +
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
