Це програма для Linux під назвою Opacus, останню версію якої можна завантажити як Opacusv1.5.4sourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть цю програму під назвою Opacus 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.
ЕКРАНИ
Ad
Опакус
ОПИС
Opacus — це бібліотека, яка дозволяє навчати моделі PyTorch із диференціальною конфіденційністю. Він підтримує навчання з мінімальними змінами коду, необхідними для клієнта, мало впливає на ефективність навчання та дозволяє клієнту онлайн відстежувати бюджет конфіденційності, витрачений у будь-який момент. Векторизоване обчислення градієнта на вибірку, яке в 10 разів швидше, ніж мікропакетування. Підтримує більшість типів моделей PyTorch і може використовуватися з мінімальними змінами оригінальної нейронної мережі. Модульний API з відкритим кодом для диференційованого дослідження конфіденційності. Усі бажаючі можуть зробити свій внесок. Практикуючі ML знайдуть це як легкий вступ до навчання моделі з диференціальною конфіденційністю, оскільки вона вимагає мінімальних змін коду. Дослідники диференціальної конфіденційності знайдуть, що це легко експериментувати та попрацювати, що дозволить їм зосередитися на тому, що має значення.
Функції
- Дослідники диференціальної конфіденційності знайдуть, що це легко експериментувати та колупатися
- Навчіть свою модель із диференціальною конфіденційністю
- Приклад MNIST демонструє наскрізний прогін за допомогою Opacus
- Opacus 1.0 вніс багато покращень у бібліотеку
- Цей код випущено під Apache 2.0
- Практикуючі ML знайдуть це як легкий вступ до навчання моделі з відмінною конфіденційністю
Мова програмування
Python
Категорії
Це програма, яку також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/opacus.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було найпростіше запускати онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
