זוהי אפליקציית לינוקס בשם Graph Nets library, שאת הגרסה האחרונה שלה ניתן להוריד בשם graph_netsv1.1.0sourcecode.tar.gz. ניתן להריץ אותה באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks לתחנות עבודה.
הורד והפעל באופן מקוון את האפליקציה הזו בשם Graph Nets library עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל את האמולטור המקוון של OnWorks Linux או Windows מקוון או אמולטור מקוון של MACOS מאתר זה.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Linux שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה, התקן אותה והפעל אותה.
צילומי מסך:
ספריית רשתות גרף
תיאור:
Graph Nets, שפותחה על ידי Google DeepMind, היא ספריית Python שנועדה לבנייה ואימון רשתות עצביות גרפיות (GNN) באמצעות TensorFlow ו-Sonnet. היא מספקת מסגרת גמישה ברמה גבוהה לבניית ארכיטקטורות עצביות הפועלות ישירות על נתונים בעלי מבנה גרפי. רשת גרפים מקבלת גרפים כקלט, המורכבת מקצוות, צמתים ותכונות גלובליות, ומייצרת גרפים מעודכנים עם ייצוגי תכונות שונה בכל רמה. ספרייה זו מיישמת את הרעיונות הבסיסיים ממאמרו של DeepMind "Relational Inductive Biases, Deep Learning, and Graph Networks", המציעה כלים לחקר הנמקה יחסית ורשתות עצביות להעברת מסרים. Graph Nets תומכת הן ב-TensorFlow 1 והן ב-TensorFlow 2, עובדת עם סביבות CPU ו-GPU, וכוללת הדגמות הדרכה של Jupyter למציאת הנתיב הקצר ביותר, מיון וחיזוי פיזיקלי. בסיס הקוד מדגיש מודולריות, ומאפשר למשתמשים להגדיר בקלות את פונקציות העדכון הגלובליות, הצומת והגלובליות שלהם.
תכונות
- מסגרת לבניית רשתות נוירונים גרפיות באמצעות TensorFlow ו-Sonnet
- תומך בלמידת תכונות ברמת הגרף, ברמת הצומת וברמת הקצה
- תואם ל-TensorFlow 1.x ו-2.x, הן במערכות CPU והן במערכות GPU
- כולל מחברות הדגמה של Colab ו-Jupyter ללמידה מעשית וניסויים
- מאפשר עיצוב ארכיטקטורה מודולרית עם פונקציות עדכון גרפים הניתנות להתאמה אישית
- מתאים למגוון משימות, כולל סימולציה פיזיקלית, מיון ומציאת נתיבים
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להוריד גם מאתר https://sourceforge.net/projects/graph-nets-library.mirror/. היא אוחסנה ב-OnWorks על מנת שניתן יהיה להריץ אותה באופן מקוון בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.