זוהי אפליקציית לינוקס בשם PyTorch Geometric אשר את המהדורה האחרונה שלה ניתן להוריד בתור PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. ניתן להפעיל אותו באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks עבור תחנות עבודה.
הורד והפעל באינטרנט את האפליקציה הזו בשם PyTorch Geometric 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.
בצילומי מסך
Ad
גיאומטרי של PyTorch
תיאור
הוא מורכב משיטות שונות ללמידה עמוקה על גרפים ומבנים לא סדירים אחרים, המכונה גם למידה עמוקה גיאומטרית, ממגוון מאמרים שפורסמו. בנוסף, הוא מורכב ממטען מיני-אצווה קל לשימוש עבור גרפים רבים וקטנים ענקיים, מספר רב של מערכי נתונים נפוצים בנצ'מרק (המבוססים על ממשקים פשוטים ליצירת משלך), ושינויים מועילים, הן ללמידה על גרפים שרירותיים וכן על רשתות תלת ממדיות או ענני נקודות. העברנו הרבה פונקציונליות של PyTorch Geometric לחבילות אחרות, שצריך להתקין בנוסף. חבילות אלו מגיעות עם מימושים משלהן של מעבד ו-GPU של ליבת GPU המבוססים על הרחבות C++/CUDA. אנו לא ממליצים להתקין כמשתמש שורש ב-Python של המערכת שלך. אנא הגדר סביבת Anaconda/Miniconda או צור תמונת Docker. אנו מספקים גלגלי פיפ עבור כל השילובים העיקריים של OS/PyTorch/CUDA.
תכונות
- PyTorch Geometric הופך את הטמעת Graph Neural Networks לפשוטה
- טיפול בנתונים של גרפים
- מערכי נתונים נפוצים של benchmark
- מיני אצוות
- שינויים בנתונים
- שיטות למידה על גרפים
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להביא גם מ-https://sourceforge.net/projects/pytorch-geometric.mirror/. הוא התארח ב-OnWorks על מנת להפעיל אותו באינטרנט בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
