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ऑनवर्क्स फ़ेविकॉन

लिनक्स के लिए टीवीएम डाउनलोड

उबंटू ऑनलाइन, फेडोरा ऑनलाइन या डेबियन ऑनलाइन में ऑनलाइन चलाने के लिए टीवीएम लिनक्स ऐप मुफ्त डाउनलोड करें

यह tvm नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण apache-tvm-src-v0.21.0.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

ऑनवर्क्स के साथ टीवीएम नाम के इस ऐप को ऑनलाइन डाउनलोड करें और 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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TVM


वर्णन

Apache TVM CPU, GPU और मशीन लर्निंग एक्सेलेरेटर के लिए एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग कंपाइलर फ्रेमवर्क है। इसका उद्देश्य मशीन लर्निंग इंजीनियरों को किसी भी हार्डवेयर बैकएंड पर कंप्यूटेशंस को कुशलतापूर्वक चलाने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाना है। अपाचे टीवीएम प्रोजेक्ट का विजन मशीन लर्निंग, कंपाइलर्स और सिस्टम आर्किटेक्चर में विशेषज्ञों और चिकित्सकों के एक विविध समुदाय की मेजबानी करना है ताकि एक सुलभ, एक्स्टेंसिबल और स्वचालित ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क तैयार किया जा सके जो किसी भी हार्डवेयर के लिए मौजूदा और उभरते मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित करता है। मंच। Keras, MXNet, PyTorch, Tensorflow, CoreML, DarkNet और अन्य में गहन शिक्षण मॉडल का संकलन। आज ही Python के साथ TVM का उपयोग शुरू करें, अगले दिन C++, Rust या Java का उपयोग करके प्रोडक्शन स्टैक तैयार करें।



विशेषताएं

  • न्यूनतम परिनियोजन योग्य मॉड्यूल में गहन शिक्षण मॉडल का संकलन
  • बेहतर प्रदर्शन के साथ अधिक बैकएंड पर मॉडल को स्वचालित रूप से उत्पन्न और अनुकूलित करने के लिए बुनियादी ढांचा
  • संकलन और न्यूनतम रनटाइम आमतौर पर मौजूदा हार्डवेयर पर एमएल वर्कलोड को अनलॉक करते हैं
  • सीपीयू, जीपीयू, ब्राउज़र, माइक्रोकंट्रोलर, एफपीजीए और बहुत कुछ
  • अधिक बैकएंड पर टेंसर ऑपरेटरों को स्वचालित रूप से उत्पन्न और अनुकूलित करें
  • TVM ने अपाचे कमिटर मॉडल अपनाया


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर


श्रेणियाँ

फ्रेमवर्क, कंपाइलर, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग फ्रेमवर्क

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/tvm.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है ताकि इसे हमारे एक फ्री ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाया जा सके।


फ्री सर्वर और वर्कस्टेशन

विंडोज और लाइनेक्स एप डाउनलोड करें

लिनक्स कमांड

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