Ini adalah aplikasi Windows bernama Tiny CUDA Neural Networks yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai Version1.6.zip. Ini dapat dijalankan secara online di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan secara online aplikasi ini bernama Tiny CUDA Neural Networks with OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
Jaringan Neural CUDA Kecil
DESKRIPSI
Ini adalah kerangka kerja mandiri kecil untuk melatih dan menanyakan jaringan saraf. Terutama, ini berisi perceptron multi-layer "sepenuhnya menyatu" secepat kilat (makalah teknis), pengkodean hash multiresolusi serbaguna (makalah teknis), serta dukungan untuk berbagai pengkodean input lainnya, kerugian, dan pengoptimal. Kami menyediakan contoh aplikasi di mana fungsi gambar (x,y) -> (R,G,B) dipelajari. Komponen MLP yang sepenuhnya menyatu dari kerangka kerja ini membutuhkan memori bersama dalam jumlah yang sangat besar dalam konfigurasi defaultnya. Ini kemungkinan hanya akan berfungsi pada RTX 3090, RTX 2080 Ti, atau GPU perusahaan kelas atas. Kartu kelas bawah harus mengurangi parameter n_neurons atau menggunakan CutlassMLP (kompatibilitas lebih baik tetapi lebih lambat). tiny-cuda-nn hadir dengan ekstensi PyTorch yang memungkinkan penggunaan MLP cepat dan pengkodean input dari dalam konteks Python. Binding ini bisa jauh lebih cepat daripada implementasi penuh Python; khususnya untuk pengkodean hash multiresolusi.
Fitur
- Jaringan saraf CUDA kecil memiliki C++/CUDA API sederhana
- Pelajari gambar 2D
- Membutuhkan GPU NVIDIA
- Memerlukan Windows: Visual Studio 2019
- Memerlukan Linux: GCC/G++ 7.5 atau lebih tinggi
- Membutuhkan CUDA v10.2 atau lebih tinggi dan CMake v3.21 atau lebih tinggi.
Bahasa Pemrograman
C + +
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/. Itu telah dihosting di OnWorks untuk dijalankan secara online dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.