This is the Windows app named PyTorch-BigGraph whose latest release can be downloaded as torchbiggraph-1.0.0.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
PyTorch-BigGraph というアプリを OnWorks で無料でダウンロードして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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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PyTorch-BigGraph
DESCRIPTION
PyTorch-BigGraph（PBG）は、数十億のノードとエッジを持つ大規模なグラフ上の埋め込みを学習するシステムです。パーティショニングと分散トレーニングを使用して、メモリとコンピューティングを扱いやすく保ちます。エンティティをパーティションに分割し、エッジをバケット化することで、各トレーニングパスがパラメータの小さなスライスにのみアクセスするようにすることで、ピークRAMを大幅に削減し、マシン間での水平スケーリングを可能にします。PBGは、関係固有のスコアリング関数、ネガティブサンプリング戦略、型付きエンティティを備えたマルチリレーショングラフ（知識グラフ）をサポートし、リンクの予測と取得に適しています。そのトレーニングループはスループットを重視して構築されており、非同期I/O、メモリマップテンソル、ロックフリーの更新により、極端なスケールでもGPUとCPUに供給されます。ツールキットには評価メトリックとエクスポートツールが含まれており、学習した埋め込みを下流の最近傍検索、推奨、または分析に使用できます。実際には、PBGの設計により、実践者は高品質のグラフ埋め込みをトレーニングできます。
オプション
- 数十億スケールのグラフのパーティショントレーニング
- 知識グラフリンク予測のための多重関係スコアリング
- 効率的なネガティブサンプリングとエッジバケット
- ANNおよび下流タスク用のエクスポートおよび評価ユーティリティ
- メモリマップされたテンソルを使用した非同期I/O
- シンプルなオーケストレーションによる分散型マルチマシントレーニング
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/pytorch-biggraph.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。
