这是名为 DGL 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 v1.1.2.zip。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
下载并在线运行这个名为 DGL with OnWorks 的应用程序是免费的。
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. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 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. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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DGLA
商品描述
使用 PyTorch、TensorFlow 或 Apache MXNet 构建模型。 用于训练图神经网络的快速且内存高效的消息传递原语。 通过多 GPU 加速和分布式训练基础设施扩展到巨型图。 DGL 支持各种特定领域的项目，包括用于学习大规模知识图嵌入的 DGL-KE、用于生物信息学和化学信息学的 DGL-LifeSci 等等。 我们热衷于让图形更接近深度学习研究人员。 我们想让图神经网络模型系列的实现变得容易。 我们还希望使基于图的模块和基于张量的模块（PyTorch 或 MXNet）的组合尽可能平滑。 DGL 提供了一个强大的图形对象，它可以驻留在 CPU 或 GPU 上。 它捆绑了结构数据和功能，以便更好地控制。 我们提供了多种用于计算图形对象的函数，包括用于图形神经网络的高效且可定制的消息传递原语。
功能
- 一个 GPU 就绪的图形库
- GNN 研究人员的模型、模块和基准
- 易于学习和使用
- 可扩展且高效
- 为从 ML 研究人员到领域专家的各种用户提供大量学习材料
- 优化整个堆栈以减少通信、内存消耗和同步方面的开销
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/dgl.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
