Đây là ứng dụng Linux có tên PyTorch Geometric có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên PyTorch Geometric với OnWorks này miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Hình học PyTorch
MÔ TẢ
Nó bao gồm các phương pháp khác nhau để học sâu trên đồ thị và các cấu trúc bất quy tắc khác, còn được gọi là học sâu hình học, từ nhiều bài báo đã xuất bản. Ngoài ra, nó còn bao gồm một trình tải lô nhỏ dễ sử dụng cho nhiều biểu đồ khổng lồ nhỏ và đơn lẻ, một số lượng lớn các bộ dữ liệu điểm chuẩn chung (dựa trên các giao diện đơn giản để tạo của riêng bạn) và các chuyển đổi hữu ích, cả hai đều để học trên đồ thị tùy ý cũng như trên lưới 3D hoặc đám mây điểm. Chúng tôi đã thuê ngoài rất nhiều chức năng của PyTorch Geometric cho các gói khác, các gói này cần được cài đặt thêm. Các gói này đi kèm với việc triển khai nhân CPU và GPU của riêng chúng dựa trên phần mở rộng C ++ / CUDA. Chúng tôi không khuyên bạn nên cài đặt với tư cách người dùng root trên python hệ thống của bạn. Vui lòng thiết lập môi trường Anaconda / Miniconda hoặc tạo hình ảnh Docker. Chúng tôi cung cấp bánh xe pip cho tất cả các tổ hợp OS / PyTorch / CUDA chính.
Tính năng
- PyTorch Geometric làm cho việc triển khai Mạng Neural Đồ thị trở nên dễ dàng
- Xử lý dữ liệu của đồ thị
- Bộ dữ liệu điểm chuẩn chung
- Lô nhỏ
- Chuyển đổi dữ liệu
- Phương pháp học trên đồ thị
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/pytorch-geometric.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ thống hoạt động miễn phí của chúng tôi.
