这是名为 Google DeepMind GraphCast 和 GenCast 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 Version0.1.1sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Google DeepMind GraphCast 和 GenCast with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
截图：
Google DeepMind GraphCast 和 GenCast
描述：
GraphCast 由 Google DeepMind 开发，是一个研究级天气预报框架，它利用图神经网络 (GNN) 生成中期全球天气预报。该代码库提供了完整的示例代码，用于运行和训练 GraphCast 和 GenCast 这两个 DeepMind 研究论文中引入的模型。GraphCast 旨在使用 ECMWF 的 ERA5 数据集执行高分辨率大气模拟，而 GenCast 则通过基于扩散的集合预报扩展了该方法，以实现概率天气预报。这两个模型均基于 JAX 构建，并集成了先进的神经架构，能够从二十面体网格上表示的多尺度地球物理数据中学习。该软件包包含预训练的模型权重、归一化统计数据和演示笔记本，允许用户在 Colab 或 Google Cloud TPU 和 GPU 上复制和微调天气预报实验。
功能
- 实现 GraphCast 和 GenCast 架构，实现数据驱动的天气预报
- 可通过 Google Cloud Bucket 获取预训练模型权重和规范化数据
- 基于 JAX 的图神经网络可微分模拟框架
- Colab 就绪的演示笔记本，用于快速实验和学习
- 与 ERA5 和 HRES 数据集兼容，可进行历史和操作微调
- 支持在 TPU 和 GPU 上执行可扩展的模型训练和推理
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/g-deepmind-graph-gen.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。