यह Knet नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v1.4.10.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
Knet with OnWorks नाम के इस ऐप को 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
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knet
वर्णन
Knet.jl जूलिया में लागू किया गया एक गहन शिक्षण पैकेज है, इसलिए आपको इसे जूलिया चलाने वाली किसी भी मशीन पर चलाने में सक्षम होना चाहिए। NVIDIA GPUs और CUDA पुस्तकालयों के साथ Linux मशीनों पर इसका बड़े पैमाने पर परीक्षण किया गया है, और यह OSX और Windows पर काम करने की सूचना दी गई है। यदि आप इसे अपने कंप्यूटर पर आज़माना चाहते हैं, तो कृपया स्थापना के निर्देशों का पालन करें। यदि आप एक GPU के साथ काम करने की कोशिश करना चाहते हैं और एक तक पहुंच नहीं है, तो Amazon AWS का उपयोग करना या Microsoft Azure का उपयोग करना देखें। यदि आपको कोई बग मिलता है, तो कृपया GitHub समस्या खोलें। यदि आपके पास GPU मशीन तक पहुंच नहीं है, लेकिन एक के साथ प्रयोग करना चाहते हैं, तो Amazon Web Services एक संभावित समाधान है। मैंने केनेट चलाने के लिए आपकी जरूरत की हर चीज के साथ एक मशीन इमेज (एएमआई) तैयार की है। Knet इमेज के साथ GPU इंस्टेंस लॉन्च करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश यहां दिए गए हैं (इस लेखन के बाद स्क्रीन थोड़ी बदल गई हो सकती है)।
विशेषताएं
- एडब्ल्यूएस, सिंग्युलैरिटी और डॉकर के लिए केनेट मशीन की छवियां उपलब्ध हैं
- MNIST हस्तलिखित अंकों की पहचान के लिए LeNet मॉडल को परिभाषित, प्रशिक्षित और परीक्षण करें
- केनेट एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है और हम हमेशा नए योगदान के लिए तैयार रहते हैं
- डेनिज़ यूरेट द्वारा जूलिया में डीप लर्निंग फ्रेमवर्क लागू किया गया
- यह जीपीयू ऑपरेशन और स्वचालित भेदभाव का समर्थन करता है
- मॉडल के लिए गतिशील कम्प्यूटेशनल रेखांकन
प्रोग्रामिंग भाषा
जूलिया
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/knet.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
