Dit is de Linux-app JAX, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als JAXv0.7.2sourcecode.zip. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en voer deze app met de naam JAX gratis online uit met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start de OnWorks Linux online of Windows online emulator of MACOS online emulator vanaf deze website.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Linux-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie, installeer hem en voer hem uit.
SCREENSHOTS
Ad
JAX
PRODUCTBESCHRIJVING
Met de bijgewerkte versie van Autograd kan JAX automatisch native Python- en NumPy-functies onderscheiden. Het kan differentiëren door middel van loops, branches, recursie en sluitingen, en het kan derivaten van derivaten van derivaten nemen. Het ondersteunt differentiatie in omgekeerde modus (ook wel backpropagation genoemd) via zowel graduele als voorwaartse differentiatie, en de twee kunnen willekeurig in elke volgorde worden samengesteld. Wat nieuw is, is dat JAX XLA gebruikt om uw NumPy-programma's op GPU's en TPU's te compileren en uit te voeren. Compilatie gebeurt standaard onder de motorkap, waarbij bibliotheekoproepen just-in-time worden gecompileerd en uitgevoerd. Maar met JAX kun je ook just-in-time je eigen Python-functies compileren in voor XLA geoptimaliseerde kernels met behulp van een API met één functie, jit. Compilatie en automatische differentiatie kunnen willekeurig worden samengesteld, zodat u geavanceerde algoritmen kunt uitdrukken en maximale prestaties kunt behalen zonder Python te verlaten.
Kenmerken
- JAX is Autograd en XLA, samengebracht voor hoogwaardig machine learning-onderzoek
- U kunt zelfs meerdere GPU's of TPU-kernen tegelijk programmeren met behulp van pmap en het geheel differentiëren
- JAX is echt een uitbreidbaar systeem voor composable functietransformaties
- Ga direct aan de slag met een notebook in uw browser, verbonden met een Google Cloud GPU
- In de kern is JAX een uitbreidbaar systeem voor het transformeren van numerieke functies
- U kunt XLA gebruiken om uw functies end-to-end te compileren
Programmeertaal
Python
Categorieën
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/jax.mirror/. Het is gehost in OnWorks, zodat het op de gemakkelijkste manier online kan worden uitgevoerd vanaf een van onze gratis besturingssystemen.
