Đây là ứng dụng Linux có tên Knet có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v1.4.10.zip. Nó có thể chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Knet with OnWorks 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
Mạng lưới
MÔ TẢ
Knet.jl là một gói học sâu được triển khai trong Julia, vì vậy bạn có thể chạy nó trên bất kỳ máy nào có thể chạy Julia. Nó đã được thử nghiệm rộng rãi trên các máy Linux có GPU NVIDIA và thư viện CUDA, và nó đã được báo cáo là hoạt động trên OSX và Windows. Nếu bạn muốn dùng thử trên máy tính của riêng mình, vui lòng làm theo hướng dẫn về Cài đặt. Nếu bạn muốn thử làm việc với GPU và không có quyền truy cập vào một GPU, hãy xem Sử dụng Amazon AWS hoặc Sử dụng Microsoft Azure. Nếu bạn tìm thấy một lỗi, vui lòng mở một vấn đề GitHub. Nếu bạn không có quyền truy cập vào máy GPU nhưng muốn thử nghiệm với một máy, thì Amazon Web Services là một giải pháp khả thi. Tôi đã chuẩn bị một hình ảnh máy (AMI) với mọi thứ bạn cần để chạy Knet. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để khởi chạy phiên bản GPU với hình ảnh Knet (màn hình có thể đã thay đổi một chút kể từ khi viết bài này).
Tính năng
- Hình ảnh máy Knet có sẵn cho AWS, Singularity và Docker
- Xác định, đào tạo và kiểm tra mô hình LeNet để nhận dạng chữ số viết tay MNIST
- Knet là một dự án mã nguồn mở và chúng tôi luôn sẵn sàng đón nhận những đóng góp mới
- Khung học sâu do Deniz Yuret triển khai tại Julia
- Nó hỗ trợ vận hành GPU và phân biệt tự động
- Đồ thị tính toán động cho các mô hình
Ngôn ngữ lập trình
Julia
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/knet.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
