Esta es la aplicación para Linux llamada Jraph, cuya última versión se puede descargar como v0.0.6.dev0sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Jraph con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Jraph
DESCRIPCIÓN:
Jraph (pronunciado "jirafa") es una biblioteca JAX ligera desarrollada por Google DeepMind para construir y experimentar con redes neuronales de grafos (GNN). Proporciona un marco eficiente y flexible para representar, manipular y entrenar modelos con datos estructurados en grafos. El núcleo de Jraph es la estructura de datos GraphsTuple, que permite a los usuarios definir grafos con atributos arbitrarios de nodos, aristas y globales, y procesar por lotes grafos de tamaño variable de forma eficiente para la compilación en tiempo real de JAX. La biblioteca incluye un conjunto completo de utilidades para procesar por lotes, rellenar, enmascarar y particionar datos de grafos, lo que la hace ideal para experimentos de GNN distribuidos y a gran escala. Jraph también incluye un zoológico de modelos: una colección de implementaciones de referencia bifurcables de arquitecturas GNN de paso de mensajes comunes, como redes de grafos, redes convolucionales de grafos y redes de atención de grafos.
Caracteristicas
- Estructura de datos GraphsTuple ligera para una representación gráfica flexible
- Soporte de paso de mensajes distribuidos para gráficos masivos en múltiples dispositivos
- Utilidades para agrupar, enmascarar y rellenar para manejar gráficos de tamaño variable
- Zoológico de modelos modulares de arquitecturas de redes neuronales de grafos reutilizables
- Tutoriales educativos de Colab y ejemplos de conjuntos de datos a gran escala (por ejemplo, OGBG-MOLPCBA)
- Totalmente compatible con JAX para compilación jit, paralelización pmap y escalabilidad
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/jraph.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.