이것은 PyTorch Geometric이라는 Linux 앱으로, 최신 릴리스는 PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공자 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 PyTorch Geometric라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행하십시오.
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.
스크린 샷
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PyTorch 기하학적
기술
다양한 발표 논문에서 기하 딥 러닝으로 알려진 그래프 및 기타 불규칙한 구조에 대한 딥 러닝을 위한 다양한 방법으로 구성됩니다. 또한 많은 소규모 및 단일 거대 그래프를 위한 사용하기 쉬운 미니 배치 로더, 다수의 공통 벤치마크 데이터 세트(자신만의 인터페이스를 생성하기 위한 간단한 인터페이스 기반) 및 유용한 변환으로 구성되어 있습니다. 임의의 그래프는 물론 3D 메쉬 또는 포인트 클라우드에서도 사용할 수 있습니다. 우리는 PyTorch Geometric의 많은 기능을 추가로 설치해야 하는 다른 패키지에 아웃소싱했습니다. 이러한 패키지는 C++/CUDA 확장을 기반으로 하는 자체 CPU 및 GPU 커널 구현과 함께 제공됩니다. 시스템 python에 루트 사용자로 설치하지 않는 것이 좋습니다. Anaconda/Miniconda 환경을 설정하거나 Docker 이미지를 생성하세요. 우리는 모든 주요 OS/PyTorch/CUDA 조합에 대한 핍 휠을 제공합니다.
기능
- PyTorch Geometric를 사용하면 Graph Neural Networks를 쉽게 구현할 수 있습니다.
- 그래프의 데이터 처리
- 공통 벤치마크 데이터세트
- 미니 배치
- 데이터 변환
- 그래프에 대한 학습 방법
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/pytorch-geometric.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 우리의 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
