Bu, en son sürümü tensornetwork-0.4.6.tar.gz olarak indirilebilen TensorNetwork adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
TensorNetwork with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Tensor Ağı
AÇIKLAMA:
TensorNetwork, fizik ve makine öğrenimindeki birçok algoritmanın temelini oluşturan büyük tensörlerin grafiksel çarpanlarına ayırma işlemleri olan tensör ağlarını oluşturmak ve daraltmak için üst düzey bir kütüphanedir. Ağları düğümler ve kenarlar olarak soyutlar ve ardından birden fazla sayısal arka uçta verimli daraltma sıraları derler, böylece kullanıcılar endeks muhasebesi yerine model yapısına odaklanabilir. Yaygın ağ aileleri (MPS/TT, PEPS, MERA, ağaç ağları), deneme ve karşılaştırmayı teşvik eden özlü API'lerle ifade edilir. Kütüphane, otomatik yol bulma ve maliyet tahmini sağlayarak, daraltmaların bellekte ne zaman artacağını gösterir ve daha iyi sıralar önerir. NumPy, TensorFlow, PyTorch ve JAX gibi arka uçları desteklediği için aynı model, minimum kod değişikliğiyle CPU'larda, GPU'larda veya TPU'larda çalışabilir. Eğitimler ve görselleştirme yardımcıları, ağ topolojisinin ifade gücünü ve hesaplama maliyetini nasıl etkilediğini anlamayı kolaylaştırır.
Özellikler
- Düğümler, kenarlar ve daralmalar için grafik tabanlı API
- Otomatik yol bulma ve daraltma maliyeti tahmini
- MPS/TT, PEPS, MERA ve ağaç ağları için hazır oluşturucular
- Takılabilir arka uçlar: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- Ağ yapısı ve akışları için görselleştirme yardımcı programları
- Aynı üst düzey kodla GPU/TPU hızlandırma
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.