هذا هو تطبيق Windows المسمى PyTorch Geometric والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى PyTorch Geometric عبر الإنترنت 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 أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows 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.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
PyTorch الهندسية
الوصف
وهو يتألف من طرق مختلفة للتعلم العميق على الرسوم البيانية وغيرها من الهياكل غير المنتظمة ، والمعروفة أيضًا باسم التعلم الهندسي العميق ، من مجموعة متنوعة من الأوراق المنشورة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يتألف من محمل صغير سهل الاستخدام للعديد من الرسوم البيانية العملاقة الصغيرة والمفردة ، وعدد كبير من مجموعات البيانات المعيارية الشائعة (استنادًا إلى واجهات بسيطة لإنشاء واجهات خاصة بك) ، وتحولات مفيدة ، للتعلم على الرسوم البيانية التعسفية وكذلك على الشبكات ثلاثية الأبعاد أو السحب النقطية. لقد قمنا بالاستعانة بمصادر خارجية للعديد من وظائف PyTorch Geometric لحزم أخرى ، والتي تحتاج إلى تثبيت إضافي. تأتي هذه الحزم مع تطبيقات CPU و GPU الخاصة بها بناءً على امتدادات C ++ / CUDA. لا نوصي بالتثبيت كمستخدم أساسي على نظام python. يرجى إعداد بيئة Anaconda / Miniconda أو إنشاء صورة Docker. نحن نقدم عجلات الأنابيب لجميع مجموعات OS / PyTorch / CUDA الرئيسية.
المميزات
- تجعل PyTorch Geometric تنفيذ شبكات Graph Neural أمرًا سهلاً
- معالجة البيانات من الرسوم البيانية
- مجموعات البيانات المعيارية المشتركة
- دفعات صغيرة
- تحويل البيانات
- طرق التعلم على الرسوم البيانية
لغة البرمجة
بايثون
الفئات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/pytorch-geometric.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.