Esta es la aplicación para Windows llamada Lux.jl, cuya última versión se puede descargar como MLDataDevices-v1.11.1sourcecode.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 Lux.jl 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Lux.jl
DESCRIPCIÓN
Lux.jl es un framework de aprendizaje profundo ligero y extensible en Julia, diseñado para ofrecer velocidad, componibilidad y claridad. A diferencia de las bibliotecas tradicionales de aprendizaje automático que integran la lógica de entrenamiento y los modelos, Lux separa las definiciones de los modelos de las rutinas de entrenamiento, lo que fomenta la modularidad y facilita la experimentación. Se integra a la perfección con SciML y otros paquetes de Julia, lo que facilita el desarrollo de ecuaciones diferenciales neuronales y flujos de trabajo de aprendizaje automático científico.
Caracteristicas
- Definiciones de modelos puramente funcionales y componibles
- Desacopla la creación de modelos de la lógica de entrenamiento
- Ejecución de alto rendimiento mediante backends de GPU/CPU
- Admite ecuaciones diferenciales neuronales a través de SciML
- Arquitectura flexible para capas y optimizadores personalizados
- Compatible con transformaciones de estilo JAX como Zygote y Optimisers.jl
Lenguaje de programación
Julia
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/lux-jl.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
