これは Knet という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v1.4.10.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
Knet 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は
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クネ
DESCRIPTION
Knet.jl は Julia に実装された深層学習パッケージであるため、Julia を実行できる任意のマシンで実行できるはずです。 NVIDIA GPU と CUDA ライブラリを搭載した Linux マシンで広範囲にテストされており、OSX と Windows で動作することが報告されています。 自分のコンピュータで試してみたい場合は、インストールの手順に従ってください。 GPU を使ってみたいが、GPU にアクセスできない場合は、Amazon AWS の使用または Microsoft Azure の使用を参照してください。 バグを見つけた場合は、GitHub の問題を開いてください。 GPU マシンにアクセスできないが、GPU マシンを試してみたい場合は、Amazon Web Services が解決策として考えられます。 Knet を実行するために必要なすべてのマシン イメージ (AMI) を用意しました。 以下は、Knet イメージを使用して GPU インスタンスを起動するための段階的な手順です (この記事の執筆以降、画面が若干変更されている可能性があります)。
オプション
- Knet マシン イメージは、AWS、Singularity、Docker で利用できます
- MNIST 手書き数字認識用の LeNet モデルを定義、トレーニング、テストする
- Knet はオープンソース プロジェクトであり、新しい貢献に対して常にオープンです。
- Deniz Yuret によって Julia に実装された深層学習フレームワーク
- GPU演算と自動微分をサポート
- モデルの動的計算グラフ
プログラミング言語
ジュリア
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/knet.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
