这是名为 PyTorch-BigGraph 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 torchbiggraph-1.0.0.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 PyTorch-BigGraph 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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PyTorch-BigGraph
商品描述
PyTorch-BigGraph (PBG) 是一个用于在海量图（例如数十亿个节点和边）上学习嵌入的系统，它使用分区和分布式训练来保持内存和计算的可控性。它将实体分片到各个分区，并将边存储到不同的桶中，以便每次训练只涉及一小部分参数，从而大幅降低峰值 RAM 并实现跨机器的水平扩展。PBG 支持多关系图（知识图），具有关系特定的评分函数、负采样策略和类型化实体，使其非常适合链接预测和检索。它的训练循环专为高吞吐量而设计：异步 I/O、内存映射张量和无锁更新即使在极端规模下也能保证 GPU 和 CPU 的正常运行。该工具包包含评估指标和导出工具，因此学习到的嵌入可用于下游最近邻搜索、推荐或分析。在实践中，PBG 的设计使从业者能够训练高质量的图嵌入。
功能
- 十亿级图的分区训练
- 知识图谱链接预测的多关系评分
- 高效负采样和边缘桶
- ANN 和下游任务的导出和评估实用程序
- 具有内存映射张量的异步 I/O
- 分布式、多机训练，编排简单
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/pytorch-biggraph.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
