Este é o aplicativo Linux chamado Tiny CUDA Neural Networks, cuja versão mais recente pode ser baixada como Version2.0sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Tiny CUDA Neural Networks with OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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Pequenas redes neurais CUDA
DESCRIÇÃO
Esta é uma estrutura pequena e independente para treinamento e consulta de redes neurais. Mais notavelmente, ele contém um perceptron multicamadas "totalmente fundido" extremamente rápido (papel técnico), uma codificação de hash multirresolução versátil (papel técnico), bem como suporte para várias outras codificações de entrada, perdas e otimizadores. Fornecemos um aplicativo de exemplo em que uma função de imagem (x,y) -> (R,G,B) é aprendida. O componente MLP totalmente fundido desta estrutura requer uma quantidade muito grande de memória compartilhada em sua configuração padrão. Provavelmente funcionará apenas em um RTX 3090, um RTX 2080 Ti ou GPUs empresariais de ponta. Placas de baixo custo devem reduzir o parâmetro n_neurons ou usar o CutlassMLP (melhor compatibilidade, mas mais lento). tiny-cuda-nn vem com uma extensão PyTorch que permite o uso de MLPs rápidos e codificações de entrada de dentro de um contexto Python. Essas vinculações podem ser significativamente mais rápidas do que as implementações completas do Python; em particular para a codificação hash multiresolução.
Recursos
- Pequenas redes neurais CUDA têm uma API C++/CUDA simples
- Aprenda uma imagem 2D
- Requer uma GPU NVIDIA
- Requer Windows: Visual Studio 2019
- Requer Linux: GCC/G++ 7.5 ou superior
- Requer CUDA v10.2 ou superior e CMake v3.21 ou superior.
Linguagem de Programação
C + +
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/tiny-cuda-neural-netw.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
