これはJraphという名前のLinuxアプリで、最新リリースはv0.0.6.dev0sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、Jraph というこのアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
ジャラフ
説明：
Jraph（発音は「ジラフ」）は、Google DeepMindがグラフニューラルネットワーク（GNN）の構築と実験のために開発した軽量JAXライブラリです。グラフ構造データ上でモデルを表現、操作、トレーニングするための効率的で柔軟なフレームワークを提供します。Jraphの中核となるのはGraphsTupleデータ構造で、これによりユーザーは任意のノード、エッジ、グローバル属性を持つグラフを定義し、JAXのジャストインタイムコンパイルのために可変サイズのグラフを効率的にバッチ処理できます。このライブラリには、グラフデータのバッチ処理、パディング、マスキング、パーティション分割のための包括的なユーティリティセットが含まれており、分散型および大規模GNN実験に最適です。Jraphには、グラフネットワーク、グラフ畳み込みネットワーク、グラフアテンションネットワークなど、一般的なメッセージパッシングGNNアーキテクチャのフォーク可能なリファレンス実装のコレクションであるモデルズーも付属しています。
オプション
- 軽量グラフ柔軟なグラフ表現のためのタプルデータ構造
- 複数のデバイスにわたる大規模なグラフの分散メッセージパッシングサポート
- 可変サイズのグラフを処理するためのバッチ処理、マスク処理、パディング処理のユーティリティ
- 再利用可能なグラフニューラルネットワークアーキテクチャのモジュラーモデル動物園
- 教育用 Colab チュートリアルと大規模データセットの例 (例: OGBG-MOLPCBA)
- JIT コンパイル、pmap 並列化、スケーラビリティのための完全な JAX 互換
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/jraph.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。