これは pytorch-cpp という名前の Windows アプリで、その最新リリースは PyTorch1.12.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。
OnWorks で pytorch-cpp 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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pytorch-cpp
DESCRIPTION
みんなのための PyTorch チュートリアルの C++ 実装。 このリポジトリは、深層学習の研究者が PyTorch (つまり、セクション 1 から 3) を学習するための C++ のチュートリアル コードを提供します。現在、インタラクティブ チュートリアルは LibTorch ナイトリー バージョンで実行されています。 Libtorch は 64 ビット Windows のみをサポートし、x64 ジェネレーターを指定する必要があります。 ビルド中に、事前に学習したモデル/重みに必要なすべてのスクリプト モジュール ファイルを作成します。 PyTorch と torch-vision がインストールされた python3 が必要です。 基本、中級、上級、一般のいずれかのカテゴリのチュートリアルのみを作成するように選択できます。 提供されている Dockerfile および docker-compose.yml ファイルを使用して、Docker コンテナーで (CPU 上で) チュートリアルをビルドして実行できます。
特徴
- インタラクティブなチュートリアル
- 生成的敵対的ネットワーク
- フィードフォワード ニューラル ネットワーク
- 双方向リカレント ニューラル ネットワーク
- 変分オートエンコーダ
- PyTorchによるディープラーニング
プログラミング言語
C + +
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/pytorch-cpp.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。
