Dit is de Linux-app TensorNetwork, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als tensornetwork-0.4.6.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis deze app met de naam TensorNetwork 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.
SCHERMSCHERMEN:
TensorNetwerk
BESCHRIJVING:
TensorNetwork is een hoogwaardige bibliotheek voor het bouwen en contracteren van tensornetwerken – grafische factorisaties van grote tensoren die ten grondslag liggen aan veel algoritmen in de natuurkunde en machine learning. De bibliotheek abstraheert netwerken als knooppunten en randen en compileert vervolgens efficiënte contractievolgordes over meerdere numerieke backends, zodat gebruikers zich kunnen concentreren op de modelstructuur in plaats van op indexboekhouding. Veelvoorkomende netwerkfamilies (MPS/TT, PEPS, MERA, boomnetwerken) worden uitgedrukt met beknopte API's die experimenteren en vergelijken stimuleren. De bibliotheek biedt automatische padbepaling en kostenraming, toont aan wanneer contracties in het geheugen exploderen en suggereert betere volgordes. Omdat de bibliotheek backends zoals NumPy, TensorFlow, PyTorch en JAX ondersteunt, kan hetzelfde model met minimale codewijzigingen op CPU's, GPU's of TPU's draaien. Tutorials en visualisatiehulpmiddelen maken het gemakkelijker om te begrijpen hoe netwerktopologie de expressieve kracht en rekenkosten beïnvloedt.
Kenmerken
- Grafiekgebaseerde API voor knooppunten, randen en contracties
- Automatische padbepaling en kostenraming voor inkrimping
- Kant-en-klare bouwers voor MPS/TT, PEPS, MERA en boomnetwerken
- Pluggable backends: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- Visualisatiehulpprogramma's voor netwerkstructuur en stromen
- GPU/TPU-versnelling met identieke high-level code
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.