यह Higher नाम का एक Linux ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण higherv0.2.1sourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
हायर नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
Ad
उच्चतर
वर्णन
higher एक विशेष लाइब्रेरी है जिसे उच्च-क्रम विभेदन और विभेदक अनुकूलन लूपों के माध्यम से मेटा-लर्निंग को सक्षम करके PyTorch की क्षमताओं का विस्तार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को संपूर्ण अनुकूलन प्रक्रियाओं के दौरान ग्रेडिएंट की गणना करने की अनुमति देता है, जो मेटा-लर्निंग, हाइपरपैरामीटर अनुकूलन और मॉडल अनुकूलन जैसे कार्यों के लिए आवश्यक है। यह लाइब्रेरी ऐसी उपयोगिताएँ प्रस्तुत करती है जो मानक torch.nn.Module इंस्टेंस को "स्टेटलेस" फंक्शनल फॉर्म में परिवर्तित करती हैं, ताकि पैरामीटर अपडेट को विभेदक संचालन के रूप में माना जा सके। यह SGD और Adam जैसे सामान्य ऑप्टिमाइज़र के विभेदक कार्यान्वयन भी प्रदान करता है, जिससे इनर-लूप अनुकूलन चरणों की एक मनमानी संख्या के माध्यम से बैकप्रोपेगेट करना संभव हो जाता है। एक स्पष्ट और लचीला इंटरफ़ेस प्रदान करके, higher जटिल लर्निंग एल्गोरिदम के निर्माण को सरल बनाता है जिसके लिए कई अपडेट स्तरों पर ग्रेडिएंट ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है। इसका डिज़ाइन मौजूदा PyTorch मॉडल के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।
विशेषताएं
- अद्यतनों के माध्यम से विभेदनीय आंतरिक-लूप अनुकूलन और ग्रेडिएंट ट्रैकिंग को सक्षम करता है
- मेटा-लर्निंग के लिए torch.nn.Module मॉडल को कार्यात्मक, स्टेटलेस रूपों में परिवर्तित करता है
- एडम और एसजीडी जैसे मानक अनुकूलकों के विभेदनीय संस्करण प्रदान करता है
- उच्च-क्रम ग्रेडिएंट गणना के लिए अनरोल्ड अनुकूलन की अनुमति देता है
- न्यूनतम संशोधन के साथ आसानी से मौजूदा PyTorch वर्कफ़्लो में एकीकृत हो जाता है
- पंजीकरण और उपवर्गीकरण के माध्यम से कस्टम विभेदनीय अनुकूलकों का समर्थन करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/higher.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
