Dies ist die Windows-App namens PyTorch/XLA, deren neueste Version als PyTorch_XLA1.13release.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens PyTorch/XLA mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
Ad
PyTorch/XLA
BESCHREIBUNG
PyTorch/XLA ist ein Python-Paket, das den XLA-Deep-Learning-Compiler verwendet, um das Deep-Learning-Framework PyTorch und Cloud-TPUs zu verbinden. Sie können es jetzt kostenlos auf einer einzelnen Cloud TPU mit Google Colab testen und es in der Produktion und auf Cloud TPU Pods mit Google Cloud verwenden. Werfen Sie einen Blick auf eines unserer Colab-Notebooks, um schnell verschiedene PyTorch-Netzwerke auszuprobieren, die auf Cloud-TPUs ausgeführt werden, und erfahren Sie, wie Sie Cloud-TPUs als PyTorch-Geräte verwenden. Wir führen auch neue TPU-VMs für einen transparenteren und einfacheren Zugriff auf die TPU-Hardware ein. Dies ist unsere empfohlene Methode zum Ausführen von PyTorch/XLA auf Cloud TPU. Weitere Informationen finden Sie in unserem Cloud TPU-VM-Benutzerhandbuch. Die Cloud TPU-VM ist derzeit allgemein verfügbar und bietet direkten Zugriff auf den TPU-Host. Die empfohlene Einrichtung zum Ausführen von verteiltem Training auf TPU-Pods verwendet die Paarung von Compute-VM-Instanzgruppen und TPU-Pods. Jede Compute-VM in der Instanzgruppe steuert 8 Kerne auf dem TPU-Pod.
Eigenschaften
- PyTorch/XLA kann den bfloat16-Datentyp verwenden, wenn es auf TPUs ausgeführt wird
- XLA-Tensoren können von der CPU auf ein XLA-Gerät und von einem XLA-Gerät auf die CPU verschoben werden
- Eine Dienstprogramm-API wird bereitgestellt, um Daten zu speichern, indem sie sich darum kümmert, sie vorher in die CPU zu verschieben
- Unser CircleCI führt für jede Änderung und jeden Tag native PyTorch-Pythontests durch
- Verwenden Sie vorgefertigte Compute-VM-Images
- Erstellen Sie Ihre Instanzgruppe
Programmiersprache
C + +
Berufsfeld
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/pytorch-xla.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
