これはFlux.jlという名前のWindowsアプリで、最新リリースはv0.16.4sourcecode.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。
OnWorks を使用して Flux.jl というアプリを無料でダウンロードし、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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショット：
Flux.jl
説明：
Flux は機械学習へのエレガントなアプローチです。100% 純粋な Julia スタックであり、Julia のネイティブ GPU および AD サポート上に軽量な抽象化を提供します。Flux は、簡単な作業を容易にすると同時に、完全なハッキング可能性も備えています。Flux は、数学表記法のように、モデルを定義するための単一かつ直感的な方法を提供します。Julia はコードを透過的にコンパイルし、GPU 向けにカーネルを最適化および統合することで、最高のパフォーマンスを実現します。既存の Julia ライブラリは微分可能であり、Flux モデルに直接組み込むことができます。Neural ODE などの最先端モデルは最高クラスであり、Zygote はオーバーヘッドのない勾配計算を可能にします。GPU カーネルは、CUDA.jl を介して Julia で直接記述できます。Flux は独自のハッキング可能性を備えており、GPU コードからカスタム勾配やレイヤーまで、あらゆる部分を調整できます。
オプション
- コンパイルされたEagerコード
- 微分可能プログラミング
- 一流のGPUサポート
- FluxはMLシステムの中で際立った特徴を持っています
- 確率的プログラミング
- グラフニューラルネットワーク
- Computer Vision
- 自然言語処理
プログラミング言語
ジュリア
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/flux-jl.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。