Это приложение для Windows под названием XNNPACK, последнюю версию которого можно загрузить как XNNPACKsourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Бесплатно загрузите и запустите онлайн это приложение под названием XNNPACK с помощью OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
XNNPACK
Ad
ОПИСАНИЕ
XNNPACK — это высокооптимизированная низкоуровневая библиотека для вывода нейронных сетей, разработанная Google для ускорения задач глубокого обучения на различных аппаратных архитектурах, включая ARM, x86, WebAssembly и RISC-V. XNNPACK не является самостоятельным фреймворком машинного обучения, а предоставляет высокопроизводительные вычислительные примитивы, такие как свертки, пулы, функции активации и арифметические операции, которые интегрируются в фреймворки более высокого уровня, такие как TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime, TensorFlow.js и MediaPipe. Библиотека написана на C/C++ и разработана для максимальной переносимости, эффективности и производительности, используя платформенно-зависимые наборы инструкций (например, NEON, AVX, SIMD) для оптимизированного выполнения. Она поддерживает тензорные макеты NHWC и обеспечивает гибкое перемещение по измерению канала для эффективной обработки операций разделения и конкатенации каналов без дополнительных затрат.
Особенности
- Кроссплатформенный бэкэнд нейронной сети для вывода данных, оптимизированный для ARM, x86, WebAssembly и RISC-V
- Высокопроизводительные реализации для операторов двумерной свертки, объединения, активации и квантования
- Поддерживает вывод FP32 и INT8 с поканальным квантованием
- Эффективная тензорная компоновка NHWC с гибким шагом канала
- Легко интегрируется с такими фреймворками, как TensorFlow Lite, TensorFlow.js, PyTorch, ONNX Runtime и MediaPipe.
- Многопоточные и векторизованные реализации операторов
Язык программирования
Сборка, C, C ++, оболочка Unix
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/xnnpack.mirror/. Оно размещено на OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.
