Це програма для Linux під назвою Google DeepMind GraphCast та GenCast, останню версію якої можна завантажити як Version0.1.1sourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Google DeepMind GraphCast та GenCast з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
СКРЕНИ:
Google DeepMind, GraphCast та GenCast
ОПИС:
GraphCast, розроблений Google DeepMind, — це фреймворк для прогнозування погоди дослідницького рівня, який використовує графові нейронні мережі (GNN) для створення середньострокових глобальних прогнозів погоди. Репозиторій надає повний приклад коду для запуску та навчання GraphCast та GenCast, двох моделей, представлених у дослідницьких статтях DeepMind. GraphCast призначений для виконання атмосферних симуляцій високої роздільної здатності з використанням набору даних ERA5 від ECMWF, тоді як GenCast розширює цей підхід за допомогою дифузійного ансамблевого прогнозування для ймовірнісного прогнозування погоди. Обидві моделі побудовані на JAX та інтегрують передові нейронні архітектури, здатні навчатися на багатомасштабних геофізичних даних, представлених на ікосаедричних сітках. Пакет включає попередньо навчені ваги моделі, статистику нормалізації та демонстраційні блокноти, які дозволяють користувачам відтворювати та налаштовувати експерименти з прогнозування погоди в Colab або на технологіях TPU та GPU Google Cloud.
Функції
- Реалізує архітектури GraphCast та GenCast для прогнозування погоди на основі даних
- Попередньо навчені ваги моделей та дані нормалізації доступні через Google Cloud Bucket
- Фреймворк для диференційованого моделювання на основі JAX з використанням графових нейронних мереж
- Демонстраційні блокноти, готові до Colab, для швидкого експериментування та навчання
- Сумісний з наборами даних ERA5 та HRES для точного налаштування історичних та операційних даних
- Підтримує виконання на TPU та GPU для масштабованого навчання моделей та логічного висновку
Мова програмування
Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.