Đây là ứng dụng Linux có tên JAX, bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng Jaxreleasev0.4.19sourcecode.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên JAX với OnWorks này miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
JAX
MÔ TẢ
Với phiên bản Autograd được cập nhật, JAX có thể tự động phân biệt các hàm Python và NumPy bản địa. Nó có thể phân biệt thông qua các vòng lặp, các nhánh, đệ quy, và các bao đóng, và nó có thể nhận các dẫn xuất của các dẫn xuất của các dẫn xuất. Nó hỗ trợ phân biệt chế độ đảo ngược (hay còn gọi là lan truyền ngược) thông qua grad cũng như phân biệt chế độ chuyển tiếp và cả hai có thể được tạo tùy ý theo bất kỳ thứ tự nào. Điểm mới là JAX sử dụng XLA để biên dịch và chạy các chương trình NumPy của bạn trên GPU và TPU. Quá trình biên dịch diễn ra ngầm theo mặc định, với các lệnh gọi thư viện được biên dịch và thực thi đúng lúc. Nhưng JAX cũng cho phép bạn biên dịch kịp thời các hàm Python của riêng bạn thành các hạt nhân được tối ưu hóa XLA bằng cách sử dụng API một chức năng, jit. Việc biên dịch và phân biệt tự động có thể được tạo tùy ý, vì vậy bạn có thể thể hiện các thuật toán phức tạp và có được hiệu suất tối đa mà không cần rời khỏi Python.
Tính năng
- JAX là Autograd và XLA, được kết hợp với nhau để nghiên cứu máy học hiệu suất cao
- Bạn thậm chí có thể lập trình nhiều GPU hoặc lõi TPU cùng một lúc bằng pmap và phân biệt toàn bộ
- JAX thực sự là một hệ thống có thể mở rộng để biến đổi chức năng có thể kết hợp
- Bắt đầu ngay bằng cách sử dụng sổ ghi chép trong trình duyệt của bạn, được kết nối với GPU Google Cloud
- Về cốt lõi, JAX là một hệ thống có thể mở rộng để chuyển đổi các hàm số
- Bạn có thể sử dụng XLA để biên dịch các chức năng của mình từ đầu đến cuối
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/jax.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ thống hoạt động miễn phí của chúng tôi.
