นี่คือแอป Linux ชื่อ PyTorch-BigGraph ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุดได้ที่ torchbiggraph-1.0.0.tar.gz สามารถรันออนไลน์ได้บน OnWorks ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและรันแอปออนไลน์ชื่อ PyTorch-BigGraph พร้อม OnWorks ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OnWorks Linux หรือ Windows ออนไลน์ หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ MACOS จากเว็บไซต์นี้
- 5. จาก OnWorks Linux OS คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่น ติดตั้ง และเรียกใช้
ภาพหน้าจอ
Ad
PyTorch-BigGraph
DESCRIPTION
PyTorch-BigGraph (PBG) เป็นระบบสำหรับการเรียนรู้การฝังตัวบนกราฟขนาดใหญ่ ลองนึกภาพโหนดและเอจนับพันล้านโหนด โดยใช้การแบ่งพาร์ติชันและการฝึกฝนแบบกระจายเพื่อรักษาหน่วยความจำและการประมวลผลให้ใช้งานได้สะดวก ระบบจะแบ่งเอนทิตีออกเป็นพาร์ติชันและเอจแบบบัคเก็ต เพื่อให้การฝึกฝนแต่ละครั้งจะสัมผัสพารามิเตอร์เพียงเล็กน้อย ซึ่งช่วยลดการใช้ RAM สูงสุดลงอย่างมากและช่วยให้สามารถปรับขนาดแนวนอนข้ามเครื่องได้ PBG รองรับกราฟหลายความสัมพันธ์ (กราฟความรู้) พร้อมฟังก์ชันการให้คะแนนเฉพาะความสัมพันธ์ กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างเชิงลบ และเอนทิตีแบบระบุชนิด ทำให้เหมาะสำหรับการทำนายและการดึงข้อมูลลิงก์ ลูปการฝึกฝนของระบบถูกสร้างขึ้นสำหรับทรูพุต: I/O แบบอะซิงโครนัส เทนเซอร์ที่แมปหน่วยความจำ และการอัปเดตแบบไม่มีล็อก ช่วยให้ GPU และ CPU ยังคงทำงานแม้ในขนาดที่ใหญ่โต ชุดเครื่องมือนี้ประกอบด้วยเมตริกการประเมินและเครื่องมือส่งออก เพื่อให้สามารถใช้การฝังตัวที่เรียนรู้แล้วในการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด การแนะนำ หรือการวิเคราะห์แบบดาวน์สตรีม ในทางปฏิบัติ การออกแบบของ PBG ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถฝึกฝนการฝังตัวกราฟคุณภาพสูงได้
คุณสมบัติ
- การฝึกแบบแบ่งพาร์ติชันสำหรับกราฟระดับพันล้าน
- การให้คะแนนความสัมพันธ์หลายแบบสำหรับการทำนายลิงก์กราฟความรู้
- การสุ่มตัวอย่างเชิงลบที่มีประสิทธิภาพและการแบ่งส่วนขอบ
- ยูทิลิตี้การส่งออกและการประเมินสำหรับ ANN และงานดาวน์สตรีม
- I/O แบบอะซิงโครนัสพร้อมเทนเซอร์ที่แมปหน่วยความจำ
- การฝึกแบบกระจายหลายเครื่องพร้อมการประสานงานที่เรียบง่าย
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/pytorch-biggraph.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา
