이것은 최신 릴리스를 Jaxreleasev0.4.19sourcecode.zip으로 다운로드할 수 있는 JAX라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 JAX라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
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 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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잭스
기술
업데이트된 Autograd 버전을 통해 JAX는 기본 Python 및 NumPy 기능을 자동으로 구분할 수 있습니다. 루프, 분기, 재귀 및 클로저를 통해 구별할 수 있으며 파생 상품의 파생 상품을 취할 수 있습니다. Grad 및 순방향 미분을 통한 역방향 미분(일명 역전파)을 지원하며 두 가지를 임의의 순서로 구성할 수 있습니다. 새로운 점은 JAX가 XLA를 사용하여 GPU 및 TPU에서 NumPy 프로그램을 컴파일하고 실행한다는 것입니다. 컴파일은 기본적으로 내부에서 발생하며 라이브러리 호출은 JIT(Just-In-Time) 컴파일 및 실행됩니다. 그러나 JAX는 단일 함수 API인 jit를 사용하여 자신의 Python 함수를 XLA 최적화 커널로 JIT(Just-In-Time) 컴파일할 수도 있습니다. 컴파일과 자동 미분을 임의로 구성할 수 있어 파이썬을 떠나지 않고도 정교한 알고리즘을 표현하고 최대의 성능을 얻을 수 있습니다.
특징
- JAX는 고성능 기계 학습 연구를 위해 함께 모인 Autograd 및 XLA입니다.
- pmap을 사용하여 한 번에 여러 GPU 또는 TPU 코어를 프로그래밍하고 전체를 차별화할 수도 있습니다.
- JAX는 구성 가능한 함수 변환을 위한 확장 가능한 시스템입니다.
- Google Cloud GPU에 연결된 브라우저에서 노트북을 사용하여 바로 시작
- 본질적으로 JAX는 숫자 함수를 변환하기 위한 확장 가능한 시스템입니다.
- XLA를 사용하여 함수를 종단 간 컴파일할 수 있습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/jax.mirror/에서 가져올 수도 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
