ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ PyTorch Geometric ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ PyTorch Geometric ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ພາບຫນ້າຈໍ:
PyTorch ເລຂາຄະນິດ
DESCRIPTION:
ມັນປະກອບດ້ວຍວິທີການຕ່າງໆສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກກ່ຽວກັບກາຟແລະໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີອື່ນໆ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າການຮຽນຮູ້ເລິກເລຂາຄະນິດ, ຈາກຫຼາຍໆເອກະສານທີ່ຈັດພີມມາ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນປະກອບດ້ວຍເຄື່ອງໂຫລດ mini-batch ທີ່ງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້ສໍາລັບກາຟຂະຫນາດໃຫຍ່ຂະຫນາດນ້ອຍແລະດຽວ, ຈໍານວນຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຊຸດຂໍ້ມູນມາດຕະຖານທົ່ວໄປ (ອີງໃສ່ການໂຕ້ຕອບງ່າຍດາຍເພື່ອສ້າງຂອງທ່ານເອງ), ແລະການຫັນປ່ຽນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ທັງສໍາລັບການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບ. ກຣາຟຕາມຕົນຕົວເຊັ່ນດຽວກັນກັບຕາໜ່າງ 3 ມິຕິ ຫຼືຈຸດເມກ. ພວກເຮົາໄດ້ outsourced ຫຼາຍຫນ້າທີ່ຂອງ PyTorch Geometric ກັບຊຸດອື່ນໆ, ເຊິ່ງຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຕິດຕັ້ງເພີ່ມເຕີມ. ແພັກເກດເຫຼົ່ານີ້ມາພ້ອມກັບ CPU ແລະ GPU kernel ຂອງຕົນເອງໂດຍອີງໃສ່ສ່ວນຂະຫຍາຍ C++/CUDA. ພວກເຮົາບໍ່ແນະນໍາໃຫ້ຕິດຕັ້ງເປັນຜູ້ໃຊ້ຮາກໃນ python ລະບົບຂອງທ່ານ. ກະລຸນາຕັ້ງຄ່າສະພາບແວດລ້ອມ Anaconda/Miniconda ຫຼືສ້າງຮູບພາບ Docker. ພວກເຮົາສະຫນອງລໍ້ pip ສໍາລັບການປະສົມປະສານ OS / PyTorch / CUDA ທີ່ສໍາຄັນທັງຫມົດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- PyTorch Geometric ເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດ Graph Neural Networks ເປັນລົມ
- ການຈັດການຂໍ້ມູນຂອງກາຟ
- ຊຸດຂໍ້ມູນມາດຕະຖານທົ່ວໄປ
- Mini-batch
- ການຫັນປ່ຽນຂໍ້ມູນ
- ວິທີການຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບກາຟ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/pytorch-geometric.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.