TensorNetwork라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 릴리스는 tensornetwork-0.4.6.tar.gz로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
TensorNetwork라는 이름의 앱을 OnWorks와 함께 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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텐서네트워크
기술
TensorNetwork는 텐서 네트워크(물리학 및 머신러닝 분야의 여러 알고리즘을 뒷받침하는 대규모 텐서의 그래픽 인수분해)를 구축하고 축소하는 고수준 라이브러리입니다. 네트워크를 노드와 에지로 추상화한 후, 여러 수치형 백엔드에서 효율적인 축소 순서를 컴파일하여 사용자가 인덱스 계산이 아닌 모델 구조에 집중할 수 있도록 합니다. 일반적인 네트워크 계열(MPS/TT, PEPS, MERA, 트리 네트워크)은 실험과 비교를 장려하는 간결한 API로 표현됩니다. 이 라이브러리는 자동 경로 탐색 및 비용 추정 기능을 제공하여, 메모리에서 축소가 급증하는 시점을 파악하고 더 나은 순서를 제안합니다. NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX와 같은 백엔드를 지원하므로 최소한의 코드 변경으로 동일한 모델을 CPU, GPU 또는 TPU에서 실행할 수 있습니다. 튜토리얼과 시각화 도우미를 통해 네트워크 토폴로지가 표현력과 연산 비용에 미치는 영향을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
기능
- 노드, 에지 및 수축을 위한 그래프 기반 API
- 자동 경로 찾기 및 수축 비용 추정
- MPS/TT, PEPS, MERA 및 트리 네트워크용 기성 빌더
- 플러그 가능한 백엔드: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- 네트워크 구조 및 흐름을 위한 시각화 유틸리티
- 동일한 고급 코드를 사용한 GPU/TPU 가속
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
