Bu, en son sürümü PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip olarak indirilebilen PyG adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
PyG adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi 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 herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
PyG
AÇIKLAMA:
PyG (PyTorch Geometric), yapılandırılmış verilerle ilgili çok çeşitli uygulamalar için Grafik Sinir Ağlarını (GNN'ler) kolayca yazmak ve eğitmek için PyTorch üzerine kurulmuş bir kitaplıktır. Grafikler ve geometrik derin öğrenme olarak da bilinen diğer düzensiz yapılar üzerinde çeşitli yayınlanmış makalelerden derin öğrenme için çeşitli yöntemlerden oluşur. Ayrıca, birçok küçük ve tek dev grafik üzerinde çalışmak için kullanımı kolay mini toplu yükleyicilerden, çoklu GPU desteğinden, DataPipe desteğinden, Quiver aracılığıyla dağıtılmış grafik öğreniminden, çok sayıda ortak kıyaslama veri setinden (basit veri setine dayalı) oluşur. kendi arayüzünüzü oluşturmak için arayüzler), GraphGym deney yöneticisi ve hem rastgele grafikler hem de 3B kafesler veya nokta bulutları üzerinde öğrenmek için yardımcı dönüşümler. Bir GNN modelini eğitmeye başlamak için tek yapmanız gereken 10-20 satırlık bir koddur (hızlı bir tur için bir sonraki bölüme bakın).
Özellikler
- Kullanımı kolay ve birleştirilmiş API
- Kapsamlı ve bakımlı GNN modelleri
- Büyük esneklik
- Büyük ölçekli gerçek dünya GNN modelleri
- GraphGym entegrasyonu
- Kendi GNN modelinizi eğitin
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/pyg.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.