Bu, en son sürümü graph_netsv1.1.0sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Graph Nets kütüphanesi adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile Graph Nets kütüphanesi adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Graph Nets kütüphanesi
AÇIKLAMA:
Google DeepMind tarafından geliştirilen Graph Nets, TensorFlow ve Sonnet kullanarak grafik sinir ağları (GNN'ler) oluşturmak ve eğitmek için tasarlanmış bir Python kütüphanesidir. Doğrudan grafik yapılı veriler üzerinde çalışan sinir mimarileri oluşturmak için üst düzey ve esnek bir çerçeve sağlar. Bir grafik ağı, kenarlar, düğümler ve genel niteliklerden oluşan grafikleri girdi olarak alır ve her düzeyde değiştirilmiş özellik temsilleriyle güncellenmiş grafikler üretir. Bu kütüphane, DeepMind'ın "İlişkisel Tümevarımsal Önyargılar, Derin Öğrenme ve Grafik Ağları" adlı makalesindeki temel fikirleri uygulayarak, ilişkisel akıl yürütme ve mesaj ileten sinir ağlarını keşfetmek için araçlar sunar. Graph Nets, CPU ve GPU ortamlarında çalışan hem TensorFlow 1 hem de TensorFlow 2'yi destekler ve en kısa yol bulma, sıralama ve fiziksel tahmin görevleri için eğitici Jupyter demoları içerir. Kod tabanı modülerliği vurgulayarak kullanıcıların kendi kenar, düğüm ve genel güncelleme işlevlerini kolayca tanımlamalarına olanak tanır.
Özellikler
- TensorFlow ve Sonnet kullanarak grafik sinir ağları oluşturmak için çerçeve
- Grafik düzeyinde, düğüm düzeyinde ve kenar düzeyinde özellik öğrenimini destekler
- Hem CPU hem de GPU kurulumlarında TensorFlow 1.x ve 2.x ile uyumludur
- Uygulamalı öğrenme ve deneme için Colab ve Jupyter demo not defterlerini içerir
- Özelleştirilebilir grafik güncelleme işlevleriyle modüler mimari tasarımına olanak tanır
- Fiziksel simülasyon, sıralama ve yol bulma dahil olmak üzere çeşitli görevler için uygundur
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/graph-nets-library.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.