यह ग्राफ़ नेट्स लाइब्रेरी नामक एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण graph_netsv1.1.0sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
ग्राफ नेट लाइब्रेरी नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
ग्राफ़ नेट लाइब्रेरी
विवरण:
गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित ग्राफ़ नेट, एक पायथन लाइब्रेरी है जिसे TensorFlow और Sonnet का उपयोग करके ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क (GNN) के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ग्राफ़-संरचित डेटा पर सीधे काम करने वाले न्यूरल आर्किटेक्चर के निर्माण के लिए एक उच्च-स्तरीय, लचीला ढाँचा प्रदान करता है। एक ग्राफ़ नेटवर्क, किनारों, नोड्स और वैश्विक विशेषताओं वाले ग्राफ़ को इनपुट के रूप में लेता है, और प्रत्येक स्तर पर संशोधित फ़ीचर अभ्यावेदन के साथ अद्यतित ग्राफ़ उत्पन्न करता है। यह लाइब्रेरी डीपमाइंड के पेपर "रिलेशनल इंडक्टिव बायसेस, डीप लर्निंग, एंड ग्राफ़ नेटवर्क्स" के मूलभूत विचारों को लागू करती है, और संबंधपरक तर्क और संदेश-प्रेषण न्यूरल नेटवर्क्स का अन्वेषण करने के लिए उपकरण प्रदान करती है। ग्राफ़ नेट, CPU और GPU परिवेशों के साथ काम करते हुए, TensorFlow 1 और TensorFlow 2 दोनों का समर्थन करता है, और इसमें सबसे छोटा रास्ता खोजने, सॉर्टिंग और भौतिक भविष्यवाणी कार्यों के लिए शैक्षिक Jupyter डेमो शामिल हैं। कोडबेस मॉड्यूलरिटी पर ज़ोर देता है, जिससे उपयोगकर्ता आसानी से अपने स्वयं के किनारे, नोड और वैश्विक अपडेट फ़ंक्शन परिभाषित कर सकते हैं।
विशेषताएं
- TensorFlow और Sonnet का उपयोग करके ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए रूपरेखा
- ग्राफ़-स्तर, नोड-स्तर और एज-स्तर फ़ीचर लर्निंग का समर्थन करता है
- TensorFlow 1.x और 2.x के साथ संगत, CPU और GPU दोनों सेटअप पर
- व्यावहारिक शिक्षण और प्रयोग के लिए कोलाब और जुपिटर डेमो नोटबुक शामिल हैं
- अनुकूलन योग्य ग्राफ़ अद्यतन फ़ंक्शन के साथ मॉड्यूलर आर्किटेक्चर डिज़ाइन को सक्षम करता है
- भौतिक सिमुलेशन, सॉर्टिंग और पथ खोज सहित कई कार्यों के लिए उपयुक्त
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/graph-nets-library.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।