これは、Releasev0.12.1.zip として最新リリースをダウンロードできる Petastorm という名前の Windows アプリです。 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。
OnWorks で Petastorm 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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ペタストーム
DESCRIPTION
Petastorm ライブラリは、Apache Parquet 形式のデータセットからの単一マシンまたは分散型のトレーニングとディープ ラーニング モデルの評価を可能にします。 Tensorflow、Pytorch、PySpark などの ML フレームワークをサポートし、純粋な Python コードから使用できます。 Petastorm は、Uber ATG で開発されたオープンソースのデータ アクセス ライブラリです。 このライブラリにより、Apache Parquet 形式のデータセットから直接、単一マシンまたは分散型のトレーニングとディープ ラーニング モデルの評価が可能になります。 Petastorm は、Tensorflow、PyTorch、PySpark などの一般的な Python ベースの機械学習 (ML) フレームワークをサポートしています。 純粋な Python コードからも使用できます。 Petastorm を使用して作成されたデータセットは、Apache Parquet 形式で保存されます。 Petastorm は、Parquet スキーマに加えて、多次元配列を petastorm データセットのネイティブ部分にする高レベルのスキーマ情報も格納します。 Petastorm は、拡張可能なデータ コーデックをサポートしています。 これらにより、ユーザーは標準のデータ圧縮 (jpeg、png) のいずれかを使用したり、独自のデータ圧縮を実装したりできます。
特徴
- 選択的な列の読み出し
- オープンソース データ アクセス ライブラリ
- 複数の並列処理戦略: スレッド、プロセス、シングルスレッド (デバッグ用)
- プレーンな Python API
- 行フィルタリング (行述語)
- マルチ GPU トレーニングのパーティショニング
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/petastorm.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。
