ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ CrypTen ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ CrypTenv0.1sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ CrypTen ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ພາບຫນ້າຈໍ:
CrypTen
DESCRIPTION:
CrypTen ເປັນກອບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ພັດທະນາໂດຍ Facebook Research ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍກົງຢູ່ເທິງສຸດຂອງ PyTorch. ມັນສະຫນອງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ປອດໄພແລະ intuitive ສໍາລັບການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າລະຫັດໂດຍໃຊ້ Secure Multiparty Computation (SMPC). ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ທີ່ປອດໄພສາມາດເຂົ້າເຖິງຜູ້ປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, CrypTen ແນະນໍາວັດຖຸ CrypTensor ທີ່ປະຕິບັດຕົວຄືກັບ PyTorch tensor ປົກກະຕິ, ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດນໍາໃຊ້ຄວາມແຕກຕ່າງອັດຕະໂນມັດແລະການດໍາເນີນການເຄືອຂ່າຍ neural. ການອອກແບບຂອງມັນສະທ້ອນເຖິງໂຄງສ້າງແບບໂມດູລາ ແລະຫ້ອງສະໝຸດຂອງ PyTorch, ເຮັດໃຫ້ການທົດລອງແບບຍືດຫຍຸ່ນ, ການດີບັກ ແລະການພັດທະນາຕົວແບບ. ກອບສະຫນັບສະຫນູນທັງການເຂົ້າລະຫັດແລະການຖອດລະຫັດຂອງ tensors ແລະການດໍາເນີນງານເຊັ່ນ: ການເພີ່ມແລະການຄູນໃນມູນຄ່າ encrypted. ເຖິງແມ່ນວ່າຍັງບໍ່ທັນກຽມພ້ອມໃນການຜະລິດ, CrypTen ສຸມໃສ່ການກ້າວຫນ້າຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ ML ທີ່ປອດໄພໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊັ່ນ: ການຝຶກອົບຮົມແລະການ inference ໃນໄລຍະຊຸດຂໍ້ມູນເອກະຊົນ, ໂດຍບໍ່ມີການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໂດຍໃຊ້ການຄິດໄລ່ຫຼາຍຝ່າຍທີ່ປອດໄພ
- ສະຫນອງ CrypTensor, ເປັນ tensor ເຂົ້າລະຫັດ PyTorch ທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ autograd ແລະໂມດູນ
- ເປີດໃຊ້ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງແບບເຂົ້າລະຫັດ ແລະ inference ດ້ວຍການປ່ຽນລະຫັດໜ້ອຍທີ່ສຸດ
- ສະເໜີບົດຮຽນ ແລະຕົວຢ່າງທີ່ອຸດົມສົມບູນສໍາລັບເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ເຂົ້າລະຫັດລັບ ແລະແບບຈໍາລອງ
- ຮອງຮັບການເລັ່ງ GPU ສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ເຂົ້າລະຫັດທີ່ມີປະສິດທິພາບ
- ສຸມໃສ່ການຄົ້ນຄວ້າກໍລະນີການນໍາໃຊ້ແລະການຂະຫຍາຍສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທົດລອງ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
JavaScript, Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/crypten.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.