Questa è l'app Linux chiamata PyTorch, eseguibile online su Linux. La sua ultima versione può essere scaricata come StableC++Frontend, DistributedRPCframework, andmore. Newexperimentalhigher-levelautogradAPI, ChannelsLastmemoryformat, andmore.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app chiamata PyTorch per eseguirla gratuitamente su Linux online con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI
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PyTorch verrà eseguito online su Linux
DESCRIZIONE
PyTorch è un pacchetto Python che offre il calcolo Tensor (come NumPy) con una forte accelerazione GPU e reti neurali profonde costruite su un sistema di autogradazione basato su nastro. Questo progetto consente una sperimentazione veloce e flessibile e una produzione efficiente.PyTorch è composto da torch (libreria Tensor), torch.autograd (libreria di differenziazione automatica basata su nastro), torch.jit (uno stack di compilazione [TorchScript]), torch.nn (libreria di reti neurali), torch.multiprocessing (multiprocessing Python), e torch.utils (DataLoader e altre funzioni di utilità). PyTorch può essere utilizzato in sostituzione di Numpy o come piattaforma di ricerca di deep learning che offre flessibilità e velocità ottimali.
Caratteristiche
- Torcia
- Formazione distribuita
- Strumenti e librerie
- Partner cloud
- Supporto ONNX nativo
- Front-end C++
- framework di apprendimento automatico
Questa è un'applicazione che può anche essere scaricata da https://sourceforge.net/projects/pytorch.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per essere eseguito online in modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
