This is the Windows app named PyTorch-BigGraph whose latest release can be downloaded as torchbiggraph-1.0.0.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
PyTorch-BigGraph नामक इस ऐप को OnWorks के साथ निःशुल्क डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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पायटॉर्च-बिगग्राफ
वर्णन
PyTorch-BigGraph (PBG) विशाल ग्राफ़ पर एम्बेडिंग सीखने की एक प्रणाली है—अरबों नोड्स और किनारों की कल्पना करें—जो मेमोरी और कंप्यूटिंग को सुगम बनाए रखने के लिए विभाजन और वितरित प्रशिक्षण का उपयोग करती है। यह इकाइयों को विभाजनों और बकेट किनारों में विभाजित करता है ताकि प्रत्येक प्रशिक्षण पास केवल मापदंडों के एक छोटे से हिस्से को ही छूए, जिससे अधिकतम RAM में भारी कमी आती है और मशीनों में क्षैतिज स्केलिंग संभव होती है। PBG संबंध-विशिष्ट स्कोरिंग फ़ंक्शन, नकारात्मक नमूनाकरण रणनीतियों और टाइप किए गए निकायों के साथ बहु-संबंध ग्राफ़ (ज्ञान ग्राफ़) का समर्थन करता है, जिससे यह लिंक भविष्यवाणी और पुनर्प्राप्ति के लिए उपयुक्त हो जाता है। इसका प्रशिक्षण लूप थ्रूपुट के लिए बनाया गया है: एसिंक्रोनस I/O, मेमोरी-मैप किए गए टेंसर और लॉक-मुक्त अपडेट GPU और CPU को अत्यधिक स्केल पर भी फीड करते रहते हैं। टूलकिट में मूल्यांकन मीट्रिक और निर्यात उपकरण शामिल हैं ताकि सीखे गए एम्बेडिंग का उपयोग डाउनस्ट्रीम निकटतम-पड़ोसी खोज, अनुशंसा या विश्लेषण में किया जा सके। व्यवहार में, PBG का डिज़ाइन चिकित्सकों को उच्च-गुणवत्ता वाले ग्राफ़ एम्बेडिंग को प्रशिक्षित करने देता है।
विशेषताएं
- अरब-पैमाने के ग्राफ़ के लिए विभाजित प्रशिक्षण
- ज्ञान ग्राफ लिंक भविष्यवाणी के लिए बहु-संबंध स्कोरिंग
- कुशल नकारात्मक नमूनाकरण और एज बकेटिंग
- ANN और डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए निर्यात और मूल्यांकन उपयोगिताएँ
- मेमोरी-मैप्ड टेंसर के साथ एसिंक्रोनस I/O
- सरल ऑर्केस्ट्रेशन के साथ वितरित, बहु-मशीन प्रशिक्षण
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/pytorch-biggraph.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।
