Torch
Torch — это совершенно бесплатное приложение, которое быстро и эффективно превращает ваш смартфон в супер-фонарик. Приложение использует Flash вашего смартфона, чтобы осветить то, что вам нужно.
В приложении есть функция стробоскопа, благодаря которой светодиод на телефоне очень быстро мигает.
Это приложение является незаменимым помощником в повседневной жизни, с этим приложением вас всегда будет сопровождать сверхмощный фонарик в вашем кармане.
Этот фонарик имеет изысканный дизайн, который делает ваш телефон еще красивее.
Не используйте старую свечу и используйте новое приложение «Фонарик — светодиодный фонарик».
Просто, красиво, быстро и ярко.
Вы можете использовать это приложение, чтобы:
— В течение ночи
— Прогулка в темном месте
— Читать книгу в темноте
— Когда гаснет свет дома
— Освети свой путь
— Во время вечеринки с функцией стробоскопа
— Мало места на телефоне
— Регулировка частоты строба
Torch — Ep. 19 (Deep Learning SIMPLIFIED)
— Регулировка яркости спереди
— Работает с заблокированным экраном
— Низкое потребление батареи.
— Интерфейс HD
— Доступно для различных моделей смартфонов
— Совершенно бесплатно
Быстро и эффективно, чтобы выбраться из темноты.
* Самый яркий, быстрый и удобный светодиодный фонарик!
* Мгновенно превратите свой телефон в яркий фонарик!
* Фонарик, который вы никогда не забудете взять с собой в случае необходимости!
* С самым элегантным дизайном и самым быстрым запуском
Источник: play.google.com
Torch Browser — пиратский браузер на основе Chromium
Браузер Chromium похоже окончательно превратился в этакий бесплатный доступный конструктор, на основе которого каждый желающий может слепить браузер по своему вкусу. И если природа стерпела создание совершенно странных сборок от компаний Яндекс, Mail.ru и так далее по списку, то почему бы не сделать браузер, обладающий действительно полезными функциями?
Создатели программы Torch Browser совершенно справедливо решили, что самыми полезными функциями для большинства пользователей является бесплатное прослушивание музыки, скачивание фильмов и игр, а также шаринг в социальных сетях фотографий котиков. И они сделали браузер, который идеально подходит для этого.
Torch Browser — это новый браузер на основе Chromium, который обладает несколькими дополнительными уникальными функциями. Во всем остальном это хорошо знакомый нам Chrome с теми же возможностями по установке расширений, онлайн синхронизацией данных и настроек с использованием аккаунта Google, приличной скоростью работы и не приличными требованиями к памяти. Поэтому не будем тратить время на описание давно известных функций, а сосредоточимся на новинках.
Share
Эта функция позволяет не покидая просматриваемой страницы, буквально в один клик отправить нужное содержимое в одну из социальных сетей. Вы просто выделяете часть текста, ссылку или картинку и несете их к левой стороне экрана. Там появляется всплывающая панель с большими иконками сервисов, на одну из которых вы должны опустить свою добычу. Обратите внимание, что справа имеется еще одна панель, которая позволяет искать картинки, видео, слова в Wikipedia и так далее.
Одно движение и друзья уже любуются свежими фотками котиков. Гениально!
Media
Это встроенный в браузер универсальный загрузчик аудио и видео контента. Если вам на какой-либо странице встретился интересный клип или музыкальный трек, то одним нажатием на эту кнопку вы можете сохранить его на свой компьютер. Грабер отлично работает со многими популярными файлами, в том числе и YouTube.
Torrent
Удобный торрент клиент, встроенный прямо в ваш браузер. Это не урезанная версия, а полноценный загрузчик, умеющий работать с несколькими заданиями одновременно, позволяющий их приостанавливать и возобновлять, показывающий информацию о загрузках и так далее.
Torch Music
Последняя функция представлена в виде специального приложения для браузера и находится на стартовой вкладке в разделе Apps. После его запуска перед вами откроется новая страница, на которой в виде плиток будет представлены популярные у пользователей сервиса альбомы.
Вы можете послушать любой из предложенных плейлистов, а можете поискать что-то более подходящее с помощью строки поиска. Сервис позволяет собирать свою коллекцию музыкальных записей, создавать и хранить плейлисты, расшаривать музыку с друзьями и следить за их музыкальными пристрастиями.
Как видите, создатели Torch Browser хорошо позаботились о том, чтобы вы не скучно проводили время в сети. На фоне всех прочих однотипных хромосборок подобный «пиратский» браузер выглядит по крайней мере свежо и необычно.
Источник: lifehacker.ru
Веб-браузер Torch Browser (На русском)
Torch Browser – современный веб-браузер, который работает на движке Chromium и оптимизирован для работы с мультимедиа контентом, выбором режимов отображения страниц. Программа подходит для пользователей, которые проводят много времени за просмотром роликов на YouTube или пользуются социальными сетями. Особенностью утилиты стало добавление в рабочую панель встроенного торрент-клиента, приложения для скачивания медиа файлов с практически любого сайта.
Почему Torch Browser пользуется спросом у пользователей?
Программное обеспечение поддерживает большинство современных видео форматов, предусмотрена возможность скачивания файла одновременно с просмотром. Благодаря веб-браузеру поддерживается оконный доступ к диалогам Facebook, Twitter других социальных сетей во время просмотра видео или серфинга по другим сайтам. Утилита автоматически выставляет приоритет скорости скачивания файла для экономии времени, поддерживает аддоны Chromium. Выгодные особенности использования программного обеспечения:
- стабильная работа на базе надежного движка Chromium;
- эффективная защита персональных данных пользователя;
- добавление встроенного торрент-клиента;
- функция скачивания на жесткий диск медиа файлов с разных сайтов;
- простой и понятный дизайн рабочей панели;
- бесплатное использование без специальных подписок;
- производительность и надежность при использовании с «тяжелыми» страницами или видео.
Torch Browser эффективно защищает персональные данные пользователей от фишинговой, вирусной и других угроз из сети Интернет. Бесплатный браузер Torch Browser – это универсальная программа для серфинга в социальных сетях, просмотра видео, информационных сайтов, которая не занимается сбором личной информации о пользователях, исключает добавление в основу рекламных приложений.
Скачать Torch Browser бесплатно:
| Язык: | Multi + Rus |
| Версия: | 69.2.0.1713 |
| Размер: | 78 Mb |
| Лечение: | Не требуется |
| Лицензия: | Freeware |
| Платформа: | Windows 10, 8.1, 7, Vista, XP (x32 + x64) |
Программы
Источник: w10activation.ru
Программа torch что это такое
Torch Browser (Торч Браузер) — бесплатный интернет браузер с возможностью загрузки видео и аудио из видеосервисов, встроенным торрент-клиентом, способностью менять внешний вид страницы в Facebook и повышенным уровнем защиты от вирусов.
Основные возможности Торч Браузера (Torch Browser)
Torch браузер строится на основе исходного кода открытого проекта Chromium, который так же используются во многих популярных браузерах Google Chrome, Opera и Яндекс Браузер.
В Торч Браузер может воспроизводить большинство медиаформатов, без необходимости установки дополнительных плагинов, конвертеров и других программ. Так же есть интегрированные сервисы для поиска музыки, видеоклипов и игр.
Браузер поддерживает установку расширений созданных для браузеров Google Chrome и Chromium, что позволяет пользователю расширить и без того приличный функционал программы. Возможна смена тем оформления. Предусмотрена базовая защита от фишинга, вирусов и прочих интернет-атак.
Встроенный torrent-клиент, позволяет скачивать файлы с возможностью регулировать скоростью загрузки файлов, а функция Download Accelerator позволяет увеличить скорость закачки файлов за счет одновременной загрузки в несколько потоков.
Браузер может похвастаться и медиа-граббером, который позволяет производить скачивание и сохранение аудио и видео роликов с сайтов, имеющих возможность прослушивать — просматривать данный контент online, например Vimeo.
Предусмотрена быстрая отправка ссылок в социальные сети Facebook и Twitter при помощи кнопки «Share». Так же можно менять внешний вид Вашей страницы в Facebook при помощи интегрированной функции Torch Facelift, подобная функция есть и у браузера Orbitum для социальной сети ВКонтакте.
Кроме выше перечисленных достоинств, браузер Torch Browser не содержит никакого дополнительного рекламного программного обеспечения и в отличие, например, от Google Chrome не собирает личные данные своих пользователей.
Скачать Torch Browser бесплатно последнюю версию на русском языке с официального сайта программы, Вы можете по ссылке, размещенной ниже:
Вам могут быть интересны:
- Mozilla Firefox 108.0.1
- Uran 59.0.3071.110
- TeamSpeak 3.13.3
- qBittorrent 4.5.0
- Free Download Manager 6.18.1
Источник: rusoft.info
ML: Введение в PyTorch: 1. Тензоры
Библиотека PyTorch является универсальным инструментом машинного обучения. Она популярна при проектировании новых архитектур нейронных сетей. Является open-source проектом и поддерживается компанией Facebook. В библиотеке есть четыре ключевых составляющих:
- Развитый инструментарий для работы с тензорами. Он похож на numpy, но даёт дополнительные возможности по контролю выделяемой памяти, что важно при работе с большими моделями и данными.
- Простое построение динамического вычислительного графа, позволяющего получать градиенты целевых функций от параметров модели.
- Большой набор готовых слоёв для построения нейронных сетей произвольной архитектуры.
- Возможность перенаправлять вычисления на графические процессоры GPU.
PyTorch необходимо установить, выбрав правильную конфигурацию на странице проекта и подключить библиотеку:
import torch e = torch.eye(2) # единичная матрица 2×2 print(e) # tensor([[1., 0.], [0., 1.]])
Для чтения этого документы желательно уверенное владение библиотекой numpy, в частности такими понятиями как размерность тензора, его форма и то, как они изменяются при различных операциях. Ниже мы рассмотрим основы работы с тензорами. Следующие документы посвящены вычислительным графам и нейронным сетям в PyTorch.
Создание тензоров
Тензоры с вещественными компонентами типа float32 создаются следующим образом:
v = torch.empty(10) # вектор из 10 элементов float32 (мусор) m = torch.empty(2, 3) # матрица формы (2,3) float32 (мусор) x = torch.empty_like(m) # с мусором, такой же формы как m
Тензор можно также создать по списку Python или массиву numpy:
x = torch.tensor( [ [0,1,2], [3,4,6] ] ) # матрица формы (2,3) int64 из списка s = torch.tensor(137.) # скаляр (dim=0) типа float32 (точка!) s = torch.tensor(137, dtype=torch.double)# тоже, но типа float64 (хотя и без точки) e = torch.from_numpy( np.eye(3) ) # из numpy-тензора (с его памятью) print( x ) # tensor([[0., 1., 2.], [3., 4., 6.]]) print( x.numpy() ) # numpy-тензор (в той же памяти)
Основные свойства тензора — это его размерность (число индексов), форма (размерности индексов), тип элементов и их количество:
print( x.dim(), x.type(), x.numel() ) # размерность, тип элементов, их количество print( x.size(), x.shape ) # torch.Size([2, 3]) форма (эквивалентны) print( tuple(x.shape), *x.shape ) # (2, 3) 2 3 форма print( s.item(), s.dim() ) # 137 0 (для скаляра или матрицы с одним эл.)
Тензор можно создавать при помощи конструкторов. Доступны следующие типы (вместо torch.FloatTensor(. ) можно писать torch.Tensor(. )):
HalfTensor — float16, ShortTensor — int16, CharTensor — int8, FloatTensor — float32, IntTensor — int32, ByteTensor — uint8, DoubleTensor — float64, LongTensor — int64, BoolTensor — bool.
При преобразовании типа (если он меняется) под данные выделяется новая память:
x = torch.Tensor(2,3) # матрица (2,3) из 6 элементов float32 (мусор) y = x.long() # int64 новый тензор y = x.float() # float32 новый тензор y = x.double() # float64 новый тензор
Тип элементов можно также указывать в методе empty или функциях инициализации (см ниже):
x = torch.empty(2,3, dtype=torch.float64)# матрица 2×3 с мусором float64 x = torch.empty(2,3, dtype=torch.double) # тоже самое y = torch.zeros(2,3, dtype=torch.int64) # матрица 2×3 нулей int64 y = torch.zeros(2,3, dtype=torch.long) # тоже самое y.element_size() # 8 — размер в байтах элемента
Инициализация значений
При создании тензор можно сразу инициализировать значениям (по умолчанию типа float == float32):
y = torch.zeros (2, 3) # матрица 2×3 из нулей типа float32 x = torch.zeros_like(y) # такой же формы как y из нулей x = torch.ones (2, 3) # матрица 2×3 из единиц x = torch.ones_like(y) # такой же формы как y из единиц x = torch.full((2, 3), 3.14159265) # заполнить матрицу 2×3 числом pi x = torch.eye (3) # единичная матрица 3×3 x = torch.eye (2,3) # «единичная» не квадратная [[1., 0., 0.], # [0., 1., 0.]] x = torch.linspace(0,2,5) # [0.0,0.5,1.0,1.5,2.0] [beg,end], num x = torch.rand (2, 3) # 2×3 равномерно случ.матрица [0. 1] x = torch.randn(2, 3) # 2×3 нормально случ.матрица (mean=0, var=1) x = torch.empty(3).uniform_(0, 1) # вектор с равномерным распределением [0..1] x = torch.empty(3).normal_(mean=0,std=1) # вектор с нормальным распределением
Следующие методы по умолчанию возвращают элементы типа long == int64:
x = torch.arange(4) # [0,1,2,3] [0,end) x = torch.arange(2,14,3) # [2,5,8,11] [beg,end), step x = torch.randperm(10) # [8,6,9,3,5,0,1,4,7,2] — случ.перестановка x = torch.randint (1, 10, (2,3)) # 2×3 случ.целых из интервала [1. 10)
Управление памятью
У многих методов есть вторая версия, имя которой оканчивается подчёркиванием (in-place функции).
Например, экспонента от элементов тензора: x.exp() или torch.exp(x) возвращает новый тензор. Метод x.exp_() вычисляет экспоненту от элементов x и записывает значения на место этих же элементов, т.е. новая память не выделяется (метод item() возвращает единственный элемент тензор как число):
x = torch.ones(1) # вектор из одной компоненты y = x.exp() # разная память: print(x); y[0]=2; print(x.item()) # tensor([1.]) 1.0 y = x.exp_() # одна память: print(x); y[0]=2; print(x.item()) # tensor([2.7183]) 2.0
Эту же семантику использует метод fill_, который присваивает всем элементам данное значение или метод обнуления всех элементов zero_:
x = torch.empty(2, 3).fill_(-1) # матрица из -1 x.zero_() # теперь нули (в том же тензор)
Оператор присваивания, как обычно, происходит по ссылке (данные расшариваются). Если нужна копия данных, её можно получить методом clone или copy_:
y = x # y и z — один объект y = x.clone() # копирование y.copy_(x) # копирует в себя x (broadcastable) y = torch.empty_like(x).copy_(x) # выделяем память и копируем
Для «обычных» тензоров copy_ и clone приводят к одинаковому результату. Разница начинается при построении графа вычислений (см. ниже).
Операции
Большинство операций с тензорами такие же как и в библиотеке numpy:
x1, x2 = torch.ones(2,3), torch.ones(2,3) x1[0] = 2 # меням первую строчку на 2 [ [2., 2., 2.], [1., 1., 1.]] x2[:,1] = 3 # меням вторую колонку на 3 [ [1., 3., 1.], [1., 3., 1.]] y = x1 + x2 # складываем [ [3., 5., 3.], [2., 4., 2.]]
Сложение, вычитание, умножение и деление (без свёртки) можно делать инкрементным (в той-же памяти):
x += y x.add_(y) # к тензору x добавили y (инкриментация) x.add_(y, alpha=2.0) # x += 2*y (так быстрее для больших тензоров) x *= y x.mul_(y)
При помощи тензора индексов можно делать выборки элементов:
a = torch.ByteTensor(2,3).random_() # случайные байты [[185, 16, 242], [223, 147, 202]] print(a > 128) # [[ True, False, True], [ True, True, True]] a[a > 128] # [185, 242, 223, 147, 202] — элементы, большие 128
Полезным примером таких операций является синхронное перемешивание тензоров (создаётся новая память):
X = torch.arange(10) # [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] Y = -X # [ 0,-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9] idx = torch.randperm(X.shape[0]) # перестановка индексов X = X[idx] # [ 4, 9, 7, 3, 2, 0, 5, 6, 1, 8] Y = Y[idx] # [-4,-9,-7,-3,-2, 0,-5,-6,-1,-8]
Конкатенацию тензоров можно делать вдоль определённой оси или стопками:
x1 = torch.arange(-3,0) # [-3, -2, -1] x2 = torch.arange(3) # [ 0, 1, 2] torch.cat([x1, x2], dim=0) # [-3, -2, -1, 0, 1, 2] конкатенация torch.stack([x1, x2]) # [[-3, -2, -1], [ 0, 1, 2]]
Тензорные свёртки
Все функции этого раздела есть в двух эквивалентных версиях: x.mm(y) и torch.mm(x,y).
Много функций выполняют вычисления либо со всеми элементами, либо по одному из индексов (вдоль оси). Ниже это ось 1 (второй индекс):
x = torch.Tensor([[2,1,3], [1,2,1]]) x.sum(1) # [6., 4.] cумма x.mean(1) # [2., 1.33] cреднее x.prod(1) # [6., 2.] произведение x.argmin(1) # [1, 2] v,i = x.topk(2, dim=1) # 2 наибольших значений и их индексов
Аналогично: std(), var(), median(), max(), min().
Изменение формы
Форма тензора (число индексов и их размерности) меняется функциями view и reshape:
torch.arange(6).view(2,3) # tensor([[0, 1, 2], torch.arange(6).reshape(2,3) # [3, 4, 5]])
В этих функциях перечисляются новые размерности индексов (их произведение должно совпадать с числом элементов). Одна из размерностей может быть равна -1 и тогда она будет посчитана автоматически. Например, выше можно было бы написать view(-1,3) или view(2,-1). Можно также изменять форму, используя другой тензор с тем-же числом элементов:
a, b = torch.zeros(2,5), torch.zeros(10) b.view_as(a)
Напомним, что тензоры принято изображать в табличной форме: вектор (ndim=1) — это строка чисел, матрица формы (rows,cols) — это прямоугольная таблица с rows строчками и cols колонками. Трёхмерный тензор (три индекса, ndim=3) изображают в виде стопки матриц:
Операция транспонирования (перестановка местами столбцов и строк): t() или t_() разрешена только для 2D матриц:
z = x.t() # сам x не меняется z = x.t_() # меняется x
Перестановка любых двух осей (индексов) в тензорах произвольной размерности делается методом transpose:
x.transpose(1, 2) # перестановка осей 1 и 2
Напомним, что x.t() не тоже самое, что x.view(x.shape[1], x.shape[0]).
Ещё более универсальный способ перестановки индексов:
x = torch.randn(3, 5) x.permute(1, 0) == x.t() # эквивалентно транспонированию x = torch.randn(2, 3, 5) x.permute(2, 0, 1).size() # torch.Size([5, 2, 3])
Элементы в памяти
Форма тензора (x.size() или x.shape) — это способ нумерации линейно упорядоченных элементов тензора при помощи x.dim() индексов. Метод x.stride() даёт набор смещений на которые умножаются индексы, для получения соответствующего элемента (от указателя на начальный):
x[i,j,k] = x + stride[0]*i # shape[1]*shape[0] + stride[1]*j # shape[0] + stride[2]*k # 1 (псевдокод)
x = torch.arange(935).view(5,17,11) # 11*17 print( x.stride(), x[1,1,1].item() ) #< (187, 11, 1) 199=187+11+1
При изменении формы view меняется x.stride(), но не данные в памяти. Однако, при этом может возникнуть ситуация, когда строки матрицы будут в памяти идти не последовательно друг за другом. Ниже на рисунке тензор x это 2D матрица формы (2,3).
Её элементы в памяти идут последовательно и построчно. Операция транспонирования (без подчёркивания) исходный тензор не меняет и возвращает ссылку на те же данные, но с другим stride. В результате её строки в памяти «перепутываются». Если вызвать метод y.contiguous(), то будет создана новая память, куда перенесутся элементы, так, чтобы строки шли последовательно:
Проверить находятся ли строки тензора в памяти последовательно можно так:
print( x.is_contiguous() ) # True — непрерывно построчно
Для произвольной размерности этот метод проверяет условие stride[i]=stride[i+1]*size[i+1] для всех индексов. Если это не так, методом x = x.contiguous() можно перенести данные в непрерывный фрагмент.
Изменение формы методом reshape сначала проверяет is_contiguous и если она False вызывает contiguous (создаёт новую память). После этого вызывается view. Так, в примере на картинках для операции y=x.t() тензоры x,y имеют общие данные (по ссылке), а после y = y.contiguous() уже нет.
Таким образом, reshape может вернуть данные как по ссылки, так и по значению. Метод view возвращает всегда по значению, но может выдать ошибку, если нарушается условие is_contiguous.
Вычисления на GPU
Перемножим две большие единичные матрицы. На центральном процессоре Intel i3-3220 3.3GHz, 16Gb это займёт 35 секунд:
x1 = torch.eye(10000) y1 = torch.eye(10000) z1 = x1.mm(y1) # 35s
Если на компьютере есть графическая карта (например, NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti), то можно создать дополнительное вычислительное устройство (ноль означает номер графической карты):
torch.cuda.device_count() # число доступных GPU cpu = torch.device(«cpu») gpu = torch.device(«cuda:0» if torch.cuda.is_available() else «cpu»)
Повторим эти же вычисления, создавая и перемножая тензоры непосредственно в GPU:
x1 = torch.eye(10000, device = gpu) y1 = torch.eye(10000, device = gpu) z1 = x1.mm(y1) # 0.04s
На самом деле, чаще тензоры создаются в памяти CPU, затем методом to пересылаются в GPU, там перемножаются и возвращаются обратно в CPU:
x1 = torch.eye(10000).to(gpu) y1 = torch.eye(10000).to(gpu) z1 = x1.mm(y1).to(cpu) # 2s
Размер занятой памяти GPU можно получить следующим образом:
from GPUtil import showUtilization as gpu_usage gpu_usage()
Иногда её необходимо очищать «руками:»
torch.cuda.empty_cache()
- PyTorch 101, Part 4: Memory Management and Using Multiple GPUs
- Use GPU in your PyTorch code;
- Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
Источник: qudata.com