这是名为 Tiny CUDA Neural Networks 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 Version1.6.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 Tiny CUDA Neural Networks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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微型 CUDA 神经网络
商品描述
这是一个用于训练和查询神经网络的小型独立框架。 最值得注意的是，它包含一个快如闪电的“完全融合”多层感知器（技术论文）、一个多功能的多分辨率哈希编码（技术论文），以及对各种其他输入编码、损失和优化器的支持。 我们提供了一个示例应用程序，其中学习了图像函数 (x,y) -> (R,G,B)。 该框架的完全融合 MLP 组件在其默认配置中需要大量共享内存。 它可能只适用于 RTX 3090、RTX 2080 Ti 或高端企业 GPU。 低端卡必须减少 n_neurons 参数或改用 CutlassMLP（更好的兼容性但更慢）。 tiny-cuda-nn 带有 PyTorch 扩展，允许在 Python 上下文中使用快速 MLP 和输入编码。 这些绑定比完整的 Python 实现要快得多； 特别是对于多分辨率哈希编码。
产品优势
- 微型 CUDA 神经网络具有简单的 C++/CUDA API
- 学习二维图像
- 需要 NVIDIA GPU
- 需要 Windows：Visual Studio 2019
- 需要 Linux：GCC/G++ 7.5 或更高版本
- 需要 CUDA v10.2 或更高版本和 CMake v3.21 或更高版本。
程式语言
C + +中
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
