Esta es la aplicación para Linux llamada tvm, cuya última versión se puede descargar como apache-tvm-src-v0.21.0.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 tvm 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.
SCREENSHOTS
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tvm
DESCRIPCIÓN
Apache TVM es un marco compilador de aprendizaje automático de código abierto para CPU, GPU y aceleradores de aprendizaje automático. Su objetivo es permitir que los ingenieros de aprendizaje automático optimicen y ejecuten cálculos de manera eficiente en cualquier backend de hardware. La visión del Proyecto Apache TVM es albergar una comunidad diversa de expertos y profesionales en aprendizaje automático, compiladores y arquitectura de sistemas para construir un marco de código abierto accesible, extensible y automatizado que optimice los modelos de aprendizaje automático actuales y emergentes para cualquier hardware. plataforma. Compilación de modelos de aprendizaje profundo en Keras, MXNet, PyTorch, Tensorflow, CoreML, DarkNet y más. Comience a usar TVM con Python hoy, cree pilas de producción con C ++, Rust o Java al día siguiente.
Caracteristicas
- Compilación de modelos de aprendizaje profundo en módulos mínimos implementables
- Infraestructura para generar y optimizar modelos automáticamente en más backend con mejor rendimiento
- La compilación y los tiempos de ejecución mínimos comúnmente desbloquean cargas de trabajo de AA en hardware existente
- CPU, GPU, navegadores, microcontroladores, FPGA y más
- Genere y optimice automáticamente operadores de tensores en más backends
- TVM adopta el modelo de confirmación de apache
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/tvm.mirror/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
