Đây là ứng dụng Windows có tên PyTorch Triển khai bộ giải SDE có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng v0.2.6.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 này có tên PyTorch Triển khai bộ giải SDE với 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
Triển khai PyTorch của Bộ giải SDE
SỰ MIÊU TẢ:
Thư viện này cung cấp các bộ giải phương trình vi phân ngẫu nhiên (SDE) có hỗ trợ GPU và truyền ngược hiệu quả. ví dụ/demo.ipynb đưa ra hướng dẫn ngắn gọn về cách giải SDE, bao gồm các điểm tinh tế như sửa tính ngẫu nhiên trong bộ giải và chọn loại nhiễu. ví dụ/latent_sde.py tìm hiểu phương trình vi phân ngẫu nhiên tiềm ẩn, như trong Phần 5 của [1]. Ví dụ này khớp SDE với dữ liệu, đồng thời chuẩn hóa nó giống như quy trình trước đó của Ornstein-Uhlenbeck. Mô hình này có thể được xem một cách lỏng lẻo như một bộ mã hóa tự động biến thiên với phần trước và phần sau gần đúng là SDE. Chương trình xuất số liệu theo đường dẫn được chỉ định bởi
Tính năng
- Yêu cầu: Python >=3.6 và PyTorch >=1.6.0
- SDE thần kinh dưới dạng GAN
- SDE tiềm ẩn
- Hỗ trợ GPU và lan truyền ngược hiệu quả
- Bộ giải phương trình vi phân ngẫu nhiên (SDE)
- Một số đối số từ khóa cũng được chấp nhận
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/pytorch-imp-sde-solvers.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.