これは PyTorch Geometric という名前の Linux アプリで、最新リリースは PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
PyTorch Geometric withOnWorksという名前のこのアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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PyTorch ジオメトリック
DESCRIPTION
これは、さまざまな公開された論文から、グラフやその他の不規則な構造を深層学習するためのさまざまな方法（幾何学的深層学習とも呼ばれます）で構成されています。 さらに、多くの小さな単一の巨大なグラフ用の使いやすいミニバッチローダー、多数の一般的なベンチマークデータセット（独自のインターフェイスを作成するためのシンプルなインターフェイスに基づく）、および両方で学習するための便利な変換で構成されています。任意のグラフ、および3Dメッシュまたは点群。 PyTorch Geometricの多くの機能を他のパッケージにアウトソーシングしており、追加でインストールする必要があります。 これらのパッケージには、C ++ / CUDA拡張機能に基づく独自のCPUおよびGPUカーネル実装が付属しています。 システムpythonにrootユーザーとしてインストールすることはお勧めしません。 Anaconda / Miniconda環境をセットアップするか、Dockerイメージを作成してください。 すべての主要なOS / PyTorch / CUDAの組み合わせにピップホイールを提供します。
特徴
- PyTorch Geometricにより、Graph NeuralNetworksの実装が簡単になります
- グラフのデータ処理
- 一般的なベンチマークデータセット
- ミニバッチ
- データ変換
- グラフでの学習方法
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/pytorch-geometric.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
