Đây là ứng dụng Linux có tên TensorNetwork, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng tensornetwork-0.4.6.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên TensorNetwork với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH:
Mạng Tensor
SỰ MIÊU TẢ:
TensorNetwork là một thư viện cấp cao dùng để xây dựng và co mạng tensor—phân tích đồ họa các tensor lớn làm nền tảng cho nhiều thuật toán trong vật lý và học máy. Thư viện này tóm tắt các mạng thành các nút và cạnh, sau đó biên dịch các lệnh co hiệu quả trên nhiều backend số để người dùng có thể tập trung vào cấu trúc mô hình thay vì ghi chép chỉ mục. Các họ mạng phổ biến (MPS/TT, PEPS, MERA, mạng cây) được thể hiện bằng các API ngắn gọn khuyến khích thử nghiệm và so sánh. Thư viện cung cấp tính năng tự động tìm đường và ước tính chi phí, chỉ ra thời điểm co sẽ bùng nổ trong bộ nhớ và đề xuất các lệnh tốt hơn. Vì thư viện hỗ trợ các backend như NumPy, TensorFlow, PyTorch và JAX, cùng một mô hình có thể chạy trên CPU, GPU hoặc TPU với các thay đổi mã tối thiểu. Các hướng dẫn và trợ giúp trực quan hóa giúp dễ dàng hiểu hơn về cách cấu trúc mạng ảnh hưởng đến sức mạnh biểu đạt và chi phí tính toán.
Tính năng
- API dựa trên đồ thị cho các nút, cạnh và sự co lại
- Tự động tìm đường và ước tính chi phí co rút
- Các trình xây dựng sẵn có cho MPS/TT, PEPS, MERA và mạng lưới cây
- Các backend có thể cắm thêm: NumPy, TensorFlow, PyTorch, JAX
- Tiện ích trực quan hóa cho cấu trúc mạng và luồng
- Tăng tốc GPU/TPU với mã cấp cao giống hệt nhau
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/tensornetwork.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.