这是名为 Knet 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v1.4.10.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 Knet 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. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 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. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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KNET
商品描述
Knet.jl 是一个在 Julia 中实现的深度学习包，因此您应该能够在任何可以运行 Julia 的机器上运行它。 它已经在带有 NVIDIA GPU 和 CUDA 库的 Linux 机器上进行了广泛测试，据报道它可以在 OSX 和 Windows 上运行。 如果您想在自己的计算机上试用，请按照安装说明进行操作。 如果您想尝试使用 GPU 但没有访问权限，请查看使用 Amazon AWS 或使用 Microsoft Azure。 如果您发现错误，请打开 GitHub 问题。 如果您无法访问 GPU 机器，但想尝试一台，Amazon Web Services 是一个可能的解决方案。 我已经准备了一个机器映像 (AMI)，其中包含运行 Knet 所需的一切。 以下是使用 Knet 图像启动 GPU 实例的分步说明（自撰写本文以来屏幕可能略有变化）。
功能
- Knet 机器映像可用于 AWS、Singularity 和 Docker
- 定义、训练和测试用于 MNIST 手写数字识别的 LeNet 模型
- Knet 是一个开源项目，我们始终对新的贡献持开放态度
- Deniz Yuret 在 Julia 中实现的深度学习框架
- 支持GPU运算和自动微分
- 模型的动态计算图
程式语言
朱莉娅
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/knet.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
