これはTensorNetworkというLinuxアプリで、最新リリースはtensornetwork-0.4.6.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
TensorNetwork with OnWorks というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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テンソルネットワーク
DESCRIPTION
TensorNetwork は、テンソルネットワークの構築と縮約を行うための高水準ライブラリです。テンソルネットワークは、物理学や機械学習の多くのアルゴリズムの基盤となる大規模テンソルのグラフィカルな因数分解です。ネットワークをノードとエッジとして抽象化し、複数の数値バックエンドにわたって効率的な縮約順序をコンパイルすることで、ユーザーはインデックスの記帳ではなくモデル構造に集中できます。一般的なネットワークファミリー（MPS/TT、PEPS、MERA、ツリーネットワーク）は、実験と比較を促す簡潔な API で表現されています。このライブラリは、自動パス探索とコスト推定機能を提供し、縮約がメモリ内で爆発的に増加しそうなタイミングを明らかにし、より適切な順序を提案します。NumPy、TensorFlow、PyTorch、JAX などのバックエンドをサポートしているため、最小限のコード変更で同じモデルを CPU、GPU、TPU 上で実行できます。チュートリアルと可視化ヘルパーにより、ネットワークトポロジが表現力と計算コストにどのように影響するかを理解しやすくなります。
オプション
- ノード、エッジ、収縮のためのグラフベースの API
- 自動経路探索と収縮コスト推定
- MPS/TT、PEPS、MERA、ツリーネットワーク用の既成ビルダー
- プラグイン可能なバックエンド: NumPy、TensorFlow、PyTorch、JAX
- ネットワーク構造とフローの可視化ユーティリティ
- 同一の高レベルコードによる GPU/TPU アクセラレーション
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
