GoGPT Best VPN GoSearch

ไอคอน Fav ของ OnWorks

Higher download for Windows

Free download Higher Windows app to run online win Wine in Ubuntu online, Fedora online or Debian online

This is the Windows app named Higher whose latest release can be downloaded as higherv0.2.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

Download and run online this app named Higher with OnWorks for free.

ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:

- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ

- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ

- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว

- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า

- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ

- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง

- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows

ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ

ภาพหน้าจอ

Ad


สูงกว่า


DESCRIPTION

higher is a specialized library designed to extend PyTorch’s capabilities by enabling higher-order differentiation and meta-learning through differentiable optimization loops. It allows developers and researchers to compute gradients through entire optimization processes, which is essential for tasks like meta-learning, hyperparameter optimization, and model adaptation. The library introduces utilities that convert standard torch.nn.Module instances into “stateless” functional forms, so parameter updates can be treated as differentiable operations. It also provides differentiable implementations of common optimizers like SGD and Adam, making it possible to backpropagate through an arbitrary number of inner-loop optimization steps. By offering a clear and flexible interface, higher simplifies building complex learning algorithms that require gradient tracking across multiple update levels. Its design ensures compatibility with existing PyTorch models.



คุณสมบัติ

  • Enables differentiable inner-loop optimization and gradient tracking through updates
  • Converts torch.nn.Module models into functional, stateless forms for meta-learning
  • Provides differentiable versions of standard optimizers such as Adam and SGD
  • Allows unrolled optimization for higher-order gradient computation
  • Easily integrates into existing PyTorch workflows with minimal modification
  • Supports custom differentiable optimizers via registration and subclassing


ภาษาโปรแกรม

หลาม


หมวดหมู่

ห้องสมุด

This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/higher.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.


เซิร์ฟเวอร์และเวิร์กสเตชันฟรี

ดาวน์โหลดแอพ Windows & Linux

คำสั่ง Linux

Ad




×
โฆษณา
❤️ช้อป จอง หรือซื้อที่นี่โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย ช่วยให้บริการต่างๆ ฟรี