This is the Windows app named xFormers whose latest release can be downloaded as v0.0.32.post2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 xFormers 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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xFormers
商品描述
xformers 是一个模块化、性能导向的 Transformer 构建块库,旨在帮助研究人员和工程师比单体框架更灵活地组合、实验和优化 Transformer 架构。它抽象了注意力层、前馈模块、规范化和位置编码等组件,因此您可以轻松混合搭配或交换优化的内核。其关键目标之一是高效注意力机制:它通过可互换的模块支持密集、稀疏、低秩和近似注意力机制(例如 FlashAttention、Linformer、Performer)。该库包含 Python 和优化的 C++/CUDA 内存高效运算符实现,确保模块化不会牺牲性能。它还可以与 PyTorch 无缝集成,因此您可以将其模块插入现有模型、替换默认注意力层或从头构建新的架构。xformers 包含训练、部署和内存分析工具。
功能
- 模块化 Transformer 构建块(注意力机制、FFN、规范、位置编码)
- 支持各种有效的注意力类型(稀疏、近似、局部)
- 优化的 GPU 内核和后备 Python 实现
- 与 PyTorch 模型和训练循环无缝集成
- 用于比较吞吐量、内存和延迟的分析和基准测试工具
- 支持在一个模型中混合注意力类型(混合架构)
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/xformers.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。