Это приложение для Linux под названием Graph Nets library, последнюю версию которого можно скачать как graph_netsv1.1.0sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием Graph Nets library с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
Библиотека графовых сетей
ОПИСАНИЕ:
Graph Nets, разработанная Google DeepMind, — это библиотека Python, предназначенная для построения и обучения графовых нейронных сетей (GNN) с использованием TensorFlow и Sonnet. Она предоставляет высокоуровневый, гибкий фреймворк для построения нейронных архитектур, работающих непосредственно с данными, структурированными графами. Графовая сеть принимает в качестве входных данных графы, состоящие из ребер, узлов и глобальных атрибутов, и создаёт обновлённые графы с изменёнными представлениями признаков на каждом уровне. Эта библиотека реализует основополагающие идеи из статьи DeepMind «Relational Inductive Biases, Deep Learning, and Graph Networks», предлагая инструменты для исследования реляционных рассуждений и нейронных сетей с передачей сообщений. Graph Nets поддерживает TensorFlow 1 и TensorFlow 2, работает в средах CPU и GPU и включает образовательные демонстрации Jupyter для поиска кратчайшего пути, сортировки и задач физического прогнозирования. В кодовой базе особое внимание уделяется модульности, что позволяет пользователям легко определять собственные функции обновления ребер, узлов и глобальных функций.
Особенности
- Фреймворк для построения графовых нейронных сетей с использованием TensorFlow и Sonnet
- Поддерживает изучение признаков на уровне графа, узла и ребра
- Совместимость с TensorFlow 1.x и 2.x, как на CPU, так и на GPU
- Включает демонстрационные блокноты Colab и Jupyter для практического обучения и экспериментов.
- Обеспечивает модульную архитектуру с настраиваемыми функциями обновления графика
- Подходит для различных задач, включая физическое моделирование, сортировку и поиск пути.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/graph-nets-library.mirror/. Оно размещено в OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.