Il s'agit de l'application Linux pytorch-cpp, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom PyTorch2.8.0sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée pytorch-cpp avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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pytorch-cpp
DESCRIPTION
Implémentation C++ de tutoriels PyTorch pour tout le monde. Ce référentiel fournit un code de didacticiel en C++ pour les chercheurs en apprentissage approfondi afin d'apprendre PyTorch (c'est-à-dire les sections 1 à 3). Des didacticiels interactifs sont actuellement exécutés sur LibTorch Nightly Version. Libtorch ne prend en charge que Windows 64 bits et un générateur x64 doit être spécifié. Créez tous les fichiers de module de script requis pour les modèles/poids pré-appris pendant la construction. Nécessite l'installation de python3 avec PyTorch et torch-vision. Vous pouvez choisir de créer uniquement des didacticiels dans l'une des catégories de base, intermédiaire, avancé ou populaire. Vous pouvez créer et exécuter les didacticiels (sur CPU) dans un conteneur Docker à l'aide des fichiers Dockerfile et docker-compose.yml fournis.
Caractéristiques
- interactive Tutoriels
- Réseaux d'adversaires génératifs
- Réseau neuronal d'anticipation
- Réseau neuronal récurrent bidirectionnel
- Auto-encodeur variationnel
- Apprentissage profond avec PyTorch
Langage de programmation
C + +
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/pytorch-cpp.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
