معرفی شرکت ها


cac-1.0.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Content-Aware Computing library
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل cac-1.0.0
نام cac
نسخه کتابخانه 1.0.0
نگهدارنده ['Akihiko Kasagi']
ایمیل نگهدارنده ['kasagi.akihiko@fujitsu.com']
نویسنده Yasufumi Sakai
ایمیل نویسنده sakaiyasufumi@fujitsu.com
آدرس صفحه اصلی https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/cac/
مجوز See https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/LICENSE
# What's CAC This repository contains a library of Content-Aware Computing (CAC) by Fujitsu.<br> CAC is a software technology that aims at easy, high-speed, lightweight, and accurate deep learning processing. # Contents ## 1. Gradient-Skip Gradient-Skip is an approach for CNNs to skip backward calculations for layers that enouch converged.<br> This reduces calculations in backward and communications of gradient.<br> You can use Gradient-Skip by simply replacing the optimizer with our SGD.<br> [Python Source](https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/tree/main/cac/gradskip) [Example](https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/tree/main/cac/gradskip/example/image_classification) ## 2. Automatic Pruner Automatic Pruner is a pruning tool for neural networks, which can determine the pruning rate of each layer automatically.<br> [Python Source](https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/tree/main/cac/gradskip/example/image_classification) [Example](https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/tree/main/cac/pruning/examples) ## 3. Synchronous-Relaxation Relaxed Synchronization technique removes slow processes from the group of distributed training and prevent limiting overall training speed due to slow processes. <br> [Python Source](https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/tree/main/cac/relaxed_sync) [Example](https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC/tree/main/cac/relaxed_sync/examples/imagenet) # Requirements Python 3.6 or later CUDA 10 or later PyTorch 1.6 or later Apex # Quick Start ### Linux ``` git clone https://github.com/FujitsuLaboratories/CAC.git cd CAC python setup.py install ``` CAC will be registered in PyPI at a later date and will be able to pip install ``` pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir ./ ```


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.7.0 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl cac-1.0.0:

    pip install cac-1.0.0.whl


نصب پکیج tar.gz cac-1.0.0:

    pip install cac-1.0.0.tar.gz