Graph Nets 라이브러리라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 릴리스는 graph_netsv1.1.0sourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks에서 Graph Nets 라이브러리라는 이름의 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
Graph Nets 라이브러리
설명 :
Google DeepMind에서 개발한 Graph Nets는 TensorFlow와 Sonnet을 사용하여 그래프 신경망(GNN)을 구축하고 학습하도록 설계된 Python 라이브러리입니다. 그래프 구조의 데이터를 직접 처리하는 신경망 아키텍처를 구축하기 위한 고수준의 유연한 프레임워크를 제공합니다. 그래프 네트워크는 에지, 노드, 전역 속성으로 구성된 그래프를 입력으로 받아 각 레벨에서 수정된 피처 표현을 갖는 업데이트된 그래프를 생성합니다. 이 라이브러리는 DeepMind의 논문 "관계 귀납적 편향, 딥러닝, 그리고 그래프 네트워크"의 기본 아이디어를 구현하여 관계 추론 및 메시지 전달 신경망을 탐색할 수 있는 도구를 제공합니다. Graph Nets는 TensorFlow 1과 TensorFlow 2를 모두 지원하며 CPU 및 GPU 환경에서 작동하고, 최단 경로 찾기, 정렬, 물리적 예측 작업을 위한 교육용 Jupyter 데모를 포함합니다. 코드베이스는 모듈성을 강조하여 사용자가 자신만의 에지, 노드, 전역 업데이트 함수를 쉽게 정의할 수 있도록 합니다.
기능
- TensorFlow와 Sonnet을 사용하여 그래프 신경망을 구축하기 위한 프레임워크
- 그래프 수준, 노드 수준 및 에지 수준 기능 학습을 지원합니다.
- CPU 및 GPU 설정 모두에서 TensorFlow 1.x 및 2.x와 호환됩니다.
- 실습 학습 및 실험을 위한 Colab 및 Jupyter 데모 노트북이 포함되어 있습니다.
- 사용자 정의 가능한 그래프 업데이트 기능으로 모듈형 아키텍처 설계가 가능합니다.
- 물리적 시뮬레이션, 분류, 경로 찾기를 포함한 다양한 작업에 적합
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/graph-nets-library.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.