هذا تطبيق لينكس باسم مكتبة Graph Nets، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه باسم graph_netsv1.1.0sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى بمكتبة Graph Nets عبر الإنترنت باستخدام OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
لقطات الشاشة:
مكتبة Graph Nets
الوصف:
Graph Nets، التي طورتها جوجل ديب مايند، هي مكتبة بايثون مصممة لبناء وتدريب الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) باستخدام TensorFlow وSonnet. توفر هذه المكتبة إطار عمل مرنًا وعالي المستوى لبناء هياكل عصبية تعمل مباشرةً على البيانات المهيكلة بيانيًا. تأخذ شبكة الرسوم البيانية الرسوم البيانية كمدخلات، تتكون من حواف وعقد وسمات عامة، وتُنتج رسومًا بيانية مُحدثة بتمثيلات مُعدلة للخصائص في كل مستوى. تُطبق هذه المكتبة الأفكار الأساسية من ورقة DeepMind البحثية "التحيزات الاستقرائية العلائقية، والتعلم العميق، وشبكات الرسوم البيانية"، مُقدمةً أدوات لاستكشاف التفكير العلائقي والشبكات العصبية لنقل الرسائل. تدعم Graph Nets كلاً من TensorFlow 1 وTensorFlow 2، وتعمل مع بيئات وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، وتتضمن عروضًا توضيحية تعليمية من Jupyter لمهام البحث عن أقصر المسارات، والفرز، والتنبؤ الفيزيائي. تُركز قاعدة الكود على الوحدات النمطية، مما يسمح للمستخدمين بتحديد وظائف الحافة والعقدة والتحديث العام الخاصة بهم بسهولة.
شرح المميزات:
- إطار عمل لبناء الشبكات العصبية الرسومية باستخدام TensorFlow و Sonnet
- يدعم التعلم المميز على مستوى الرسم البياني، ومستوى العقدة، ومستوى الحافة
- متوافق مع TensorFlow 1.x و2.x، على كل من إعدادات وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات
- يتضمن دفاتر ملاحظات تجريبية من Colab وJupyter للتعلم العملي والتجريب
- يتيح تصميم الهندسة المعمارية المعيارية مع وظائف تحديث الرسم البياني القابلة للتخصيص
- مناسب لمجموعة من المهام بما في ذلك المحاكاة المادية والفرز والعثور على المسار
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/graph-nets-library.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.