Esta es la aplicación para Linux TensorNetwork, cuya última versión se puede descargar como tensornetwork-0.4.6.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada TensorNetwork con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Red tensora
DESCRIPCIÓN:
TensorNetwork es una biblioteca de alto nivel para construir y contraer redes tensoriales (factorizaciones gráficas de tensores grandes que sustentan numerosos algoritmos de física y aprendizaje automático). Abstrae las redes como nodos y aristas, y luego compila órdenes de contracción eficientes en múltiples backends numéricos para que los usuarios puedan centrarse en la estructura del modelo en lugar de en la contabilidad de índices. Las familias de redes comunes (MPS/TT, PEPS, MERA, redes de árbol) se expresan con API concisas que fomentan la experimentación y la comparación. La biblioteca proporciona búsqueda automática de rutas y estimación de costos, exponiendo cuándo explotarán las contracciones en memoria y sugiriendo mejores órdenes. Gracias a su compatibilidad con backends como NumPy, TensorFlow, PyTorch y JAX, el mismo modelo puede ejecutarse en CPU, GPU o TPU con cambios mínimos en el código. Los tutoriales y las herramientas de visualización facilitan la comprensión de cómo la topología de red afecta la potencia expresiva y el costo computacional.
Caracteristicas
- API basada en gráficos para nodos, aristas y contracciones
- Búsqueda automática de rutas y estimación del coste de contracción
- Constructores listos para usar para MPS/TT, PEPS, MERA y redes de árboles
- Backends conectables: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- Utilidades de visualización para la estructura y los flujos de red
- Aceleración de GPU/TPU con código de alto nivel idéntico
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.