Ito ang Windows app na pinangalanang PyTorch Lightning na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang Lightningv2.5.5sourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang PyTorch Lightning sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA SCREENSHOT:
PyTorch Lightning
DESCRIPTION:
I-scale ang iyong mga modelo, hindi ang iyong boilerplate gamit ang PyTorch Lightning! Ang PyTorch Lightning ay ang pinakahuling balangkas ng pananaliksik ng PyTorch na nagbibigay-daan sa iyong tumutok sa pananaliksik habang inaasikaso nito ang lahat ng iba pa. Idinisenyo ito upang ihiwalay ang agham mula sa engineering sa iyong PyTorch code, pinapasimple ang kumplikadong network coding at binibigyan ka ng maximum na kakayahang umangkop. Maaaring gamitin ang PyTorch Lightning para sa halos anumang uri ng pananaliksik, at binuo para sa mabilis na hinuha na kailangan sa pananaliksik at produksyon ng AI. Kapag kailangan mong palakihin ang mga bagay tulad ng BERT at self-supervised learning, tumutugon ang Lightning nang naaayon sa pamamagitan ng awtomatikong pag-export sa ONNX o TorchScript.
Ang PyTorch Lightning ay madaling mailapat para sa anumang kaso ng paggamit. Sa pamamagitan lamang ng isang mabilis na refactor maaari mong patakbuhin ang iyong code sa anumang hardware, magpatakbo ng distributed na pagsasanay, magsagawa ng pag-log, mga sukatan, visualization at marami pang iba!
Mga tampok
- I-scale ang mga modelo upang tumakbo sa anumang hardware (CPU, GPU, TPU) nang hindi binabago ang iyong modelo
- Gumawa ng mas nababasang code sa pamamagitan ng pag-decoupling ng research code mula sa engineering
- Mas madaling pagpaparami
- Kino-automate ang karamihan sa loop ng pagsasanay at nakakalito na engineering
- Pinapanatili ang flexibility habang inaalis ang maraming boilerplate
- Out-of-the-box na integration sa maraming logging/visualizing frameworks
- Sinubok nang husto sa bawat bagong PR
- Minimal na bilis ng pagpapatakbo sa itaas
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/pytorch-lightning.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.