Questa è l'app Windows denominata PyG la cui ultima versione può essere scaricata come PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app chiamata PyG con OnWorks gratuitamente.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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PyG
DESCRIZIONE
PyG (PyTorch Geometric) è una libreria basata su PyTorch per scrivere e addestrare facilmente Graph Neural Networks (GNN) per un'ampia gamma di applicazioni relative ai dati strutturati. Consiste in vari metodi per l'apprendimento profondo su grafici e altre strutture irregolari, noto anche come apprendimento profondo geometrico, da una varietà di articoli pubblicati. Inoltre, è costituito da caricatori mini-batch di facile utilizzo per operare su molti grafici piccoli e singoli giganti, supporto multi GPU, supporto DataPipe, apprendimento grafico distribuito tramite Quiver, un gran numero di set di dati di riferimento comuni (basati su semplici interfacce per crearne di proprie), il gestore di esperimenti GraphGym e trasformazioni utili, sia per l'apprendimento su grafici arbitrari che su mesh 3D o nuvole di punti. Bastano 10-20 righe di codice per iniziare ad addestrare un modello GNN (vedi la sezione successiva per un breve tour).
Caratteristiche
- API facile da usare e unificata
- Modelli GNN completi e ben mantenuti
- Grande flessibilità
- Modelli GNN del mondo reale su larga scala
- Integrazione con GraphGym
- Allena il tuo modello GNN
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere recuperata da https://sourceforge.net/projects/pyg.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per poter essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
