यह TensorNetwork नाम का एक Linux ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण tensornetwork-0.4.6.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
TensorNetwork नामक इस ऐप को OnWorks 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
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टेंसर नेटवर्क
वर्णन
TensorNetwork, टेंसर नेटवर्क बनाने और सिकोड़ने के लिए एक उच्च-स्तरीय लाइब्रेरी है—बड़े टेंसरों का ग्राफ़िकल फ़ैक्टराइज़ेशन जो भौतिकी और मशीन लर्निंग के कई एल्गोरिदम का आधार है। यह नेटवर्क को नोड्स और किनारों के रूप में अमूर्त करता है, फिर कई संख्यात्मक बैकएंड में कुशल संकुचन क्रम संकलित करता है ताकि उपयोगकर्ता इंडेक्स बहीखाते के बजाय मॉडल संरचना पर ध्यान केंद्रित कर सकें। सामान्य नेटवर्क परिवार (MPS/TT, PEPS, MERA, ट्री नेटवर्क) संक्षिप्त API के साथ व्यक्त किए जाते हैं जो प्रयोग और तुलना को प्रोत्साहित करते हैं। यह लाइब्रेरी स्वचालित पथ खोज और लागत अनुमान प्रदान करती है, यह बताती है कि मेमोरी में संकुचन कब बढ़ेंगे और बेहतर क्रम सुझाती है। चूँकि यह NumPy, TensorFlow, PyTorch और JAX जैसे बैकएंड का समर्थन करता है, इसलिए वही मॉडल न्यूनतम कोड परिवर्तनों के साथ CPU, GPU या TPU पर चल सकता है। ट्यूटोरियल और विज़ुअलाइज़ेशन सहायक यह समझना आसान बनाते हैं कि नेटवर्क टोपोलॉजी अभिव्यंजक शक्ति और कम्प्यूटेशनल लागत को कैसे प्रभावित करती है।
विशेषताएं
- नोड्स, किनारों और संकुचनों के लिए ग्राफ़-आधारित API
- स्वचालित पथ खोज और संकुचन-लागत अनुमान
- एमपीएस/टीटी, पीईपीएस, एमईआरए और वृक्ष नेटवर्क के लिए तैयार बिल्डर्स
- प्लग करने योग्य बैकएंड: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- नेटवर्क संरचना और प्रवाह के लिए विज़ुअलाइज़ेशन उपयोगिताएँ
- समान उच्च-स्तरीय कोड के साथ GPU/TPU त्वरण
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.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।
