Este é o aplicativo Linux denominado PyG, cuja versão mais recente pode ser baixada como PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado PyG com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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PyG
DESCRIÇÃO
PyG (PyTorch Geometric) é uma biblioteca construída sobre o PyTorch para escrever e treinar redes neurais de gráfico (GNNs) com facilidade para uma ampla gama de aplicativos relacionados a dados estruturados. Consiste em vários métodos para aprendizado profundo em gráficos e outras estruturas irregulares, também conhecidos como aprendizado profundo geométrico, de uma variedade de artigos publicados. Além disso, consiste em carregadores de mini-lote fáceis de usar para operar em muitos gráficos gigantes pequenos e únicos, suporte a várias GPUs, suporte a DataPipe, aprendizado de grafos distribuído via Quiver, um grande número de conjuntos de dados de benchmark comuns (baseados em interfaces para criar as suas próprias), o gerenciador de experimentos GraphGym e transformações úteis, tanto para aprender em gráficos arbitrários quanto em malhas 3D ou nuvens de pontos. Bastam 10 a 20 linhas de código para começar a treinar um modelo GNN (consulte a próxima seção para um tour rápido).
Funcionalidades
- API fácil de usar e unificada
- Modelos GNN abrangentes e bem conservados
- Grande flexibilidade
- Modelos GNN do mundo real em grande escala
- Integração GraphGym
- Treine seu próprio modelo GNN
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/pyg.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
