これは Trax という名前の Linux アプリで、最新リリースは v1.4.1.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
Trax with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
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
Ad
トラックス
DESCRIPTION
Trax は、明確なコードと速度に重点を置いたディープ ラーニング用のエンドツーエンド ライブラリです。 これは Google Brain チームで積極的に使用され、維持されています。 事前トレーニングされた Transformer を実行し、数行のコードでトランスレーターを作成します。 機能とリソース、API ドキュメント、問い合わせ先、問題をオープンする方法など。 ウォークスルー、Trax の仕組み、新しいモデルを作成して独自のデータでトレーニングする方法。 Trax には、基本モデル (ResNet、LSTM、Transformer など) と RL アルゴリズム (REINFORCE、A2C、PPO など) が含まれています。 研究にも積極的に使用されており、Reformer などの新しいモデルや AWR などの新しい RL アルゴリズムが含まれています。 Trax には、Tensor2Tensor や TensorFlow データセットを含む、多数の深層学習データセットへのバインディングがあります。 Trax は、独自の Python スクリプトやノートブックからのライブラリとして、またはシェルからのバイナリとして使用できます。これは、大規模なモデルをトレーニングする場合により便利です。 CPU、GPU、TPU を変更せずに実行されます。
オプション
- Trax モデルを流れる基本単位はテンソルです
- Trax では、numpy 操作を非常に高速に実行したいと考えています。
- また、テンソル上の関数の勾配を自動的に計算したいと考えています。
- 勾配は trax.fastmath.grad を使用して計算できます。
- レイヤーは Trax モデルの基本的な構成要素です
- Trax のモデルは、ほとんどの場合、シリアル コンビネータとブランチ コンビネータを使用してレイヤから構築されます。
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/trax.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
