Ito ang Windows app na pinangalanang PyTorch/XLA na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang PyTorch_XLA1.13release.zip. 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/XLA na may 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 LALAKI
Ad
PyTorch/XLA
DESCRIPTION
Ang PyTorch/XLA ay isang Python package na gumagamit ng XLA deep learning compiler para ikonekta ang PyTorch deep learning framework at Cloud TPUs. Maaari mo itong subukan ngayon, nang libre, sa isang Cloud TPU sa Google Colab, at gamitin ito sa produksyon at sa Cloud TPU Pods sa Google Cloud. Tingnan ang isa sa aming mga Colab notebook para mabilis na subukan ang iba't ibang PyTorch network na tumatakbo sa mga Cloud TPU at matutunan kung paano gamitin ang mga Cloud TPU bilang mga PyTorch device. Ipinapakilala din namin ang mga bagong TPU VM para sa mas transparent at mas madaling pag-access sa TPU hardware. Ito ang aming inirerekomendang paraan ng pagpapatakbo ng PyTorch/XLA sa Cloud TPU. Pakitingnan ang aming Cloud TPU VM User Guide. Ang Cloud TPU VM ay kasalukuyang nasa pangkalahatang availability at nagbibigay ng direktang access sa TPU host. Ang inirerekomendang setup para sa pagpapatakbo ng distributed training sa TPU Pods ay gumagamit ng pagpapares ng Compute VM Instance Groups at TPU Pods. Ang bawat isa sa Compute VM sa instance group ay nagda-drive ng 8 core sa TPU Pod.
Mga tampok
- Maaaring gamitin ng PyTorch/XLA ang bfloat16 datatype kapag tumatakbo sa mga TPU
- Ang XLA tensor ay maaaring ilipat mula sa CPU patungo sa isang XLA device at mula sa isang XLA device patungo sa CPU
- Ang isang utility API ay ibinibigay upang i-save ang data sa pamamagitan ng pag-aalaga sa dati na paglipat nito sa CPU
- Ang aming CircleCI ay nagpapatakbo ng PyTorch native python test para sa bawat pagbabago at araw-araw
- Gumamit ng prebuilt compute VM Images
- Gumawa ng iyong grupo ng instance
Wika ng Programming
C + +
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/pytorch-xla.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
