Il s'agit de l'application Windows nommée PyG dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée PyG avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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PyG
DESCRIPTION
PyG (PyTorch Geometric) est une bibliothèque basée sur PyTorch pour écrire et former facilement des réseaux de neurones graphiques (GNN) pour un large éventail d'applications liées aux données structurées. Il se compose de diverses méthodes d'apprentissage en profondeur sur des graphes et d'autres structures irrégulières, également appelées apprentissage en profondeur géométrique, à partir d'une variété d'articles publiés. En outre, il se compose de chargeurs de mini-lots faciles à utiliser pour fonctionner sur de nombreux petits et simples graphiques géants, prise en charge multi-GPU, prise en charge DataPipe, apprentissage de graphe distribué via Quiver, un grand nombre d'ensembles de données de référence communs (basés sur de simples interfaces pour créer les vôtres), le gestionnaire d'expériences GraphGym et des transformations utiles, à la fois pour apprendre sur des graphiques arbitraires ainsi que sur des maillages 3D ou des nuages de points. Il suffit de 10 à 20 lignes de code pour commencer à former un modèle GNN (voir la section suivante pour une présentation rapide).
Caractéristiques
- API facile à utiliser et unifiée
- Modèles GNN complets et bien entretenus
- Grande flexibilité
- Modèles GNN du monde réel à grande échelle
- Intégration GraphGym
- Entraînez votre propre modèle GNN
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/pyg.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
