Il s'agit de l'application Linux nommée PyG dont la dernière version peut être téléchargée sous PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée PyG avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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PyG
DESCRIPTION
PyG (PyTorch Geometric) est une bibliothèque basée sur PyTorch pour écrire et former facilement des réseaux de neurones graphiques (GNN) pour un large éventail d'applications liées aux données structurées. Il se compose de diverses méthodes d'apprentissage en profondeur sur des graphes et d'autres structures irrégulières, également appelées apprentissage en profondeur géométrique, à partir d'une variété d'articles publiés. En outre, il se compose de chargeurs de mini-lots faciles à utiliser pour fonctionner sur de nombreux petits et simples graphiques géants, prise en charge multi-GPU, prise en charge DataPipe, apprentissage de graphe distribué via Quiver, un grand nombre d'ensembles de données de référence communs (basés sur de simples interfaces pour créer les vôtres), le gestionnaire d'expériences GraphGym et des transformations utiles, à la fois pour apprendre sur des graphiques arbitraires ainsi que sur des maillages 3D ou des nuages de points. Il suffit de 10 à 20 lignes de code pour commencer à former un modèle GNN (voir la section suivante pour une présentation rapide).
Features
- API facile à utiliser et unifiée
- Modèles GNN complets et bien entretenus
- Grande flexibilité
- Modèles GNN du monde réel à grande échelle
- Intégration GraphGym
- Entraînez votre propre modèle GNN
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/pyg.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
