Baixar PyG para Linux

Este é o aplicativo Linux denominado PyG, cuja versão mais recente pode ser baixada como PyG2.4.0_Modelcompilation,on-diskdatasets,hierarchicalsamplingsourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.

 
 

Baixe e execute online este aplicativo chamado PyG com OnWorks gratuitamente.

Siga estas instruções para executar este aplicativo:

- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.

- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.

- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.

- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.

- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.

- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.

CAPTURAS DE TELA:


PyG


DESCRIÇÃO:

PyG (PyTorch Geometric) é uma biblioteca construída sobre o PyTorch para escrever e treinar redes neurais de gráfico (GNNs) com facilidade para uma ampla gama de aplicativos relacionados a dados estruturados. Consiste em vários métodos para aprendizado profundo em gráficos e outras estruturas irregulares, também conhecidos como aprendizado profundo geométrico, de uma variedade de artigos publicados. Além disso, consiste em carregadores de mini-lote fáceis de usar para operar em muitos gráficos gigantes pequenos e únicos, suporte a várias GPUs, suporte a DataPipe, aprendizado de grafos distribuído via Quiver, um grande número de conjuntos de dados de benchmark comuns (baseados em interfaces para criar as suas próprias), o gerenciador de experimentos GraphGym e transformações úteis, tanto para aprender em gráficos arbitrários quanto em malhas 3D ou nuvens de pontos. Bastam 10 a 20 linhas de código para começar a treinar um modelo GNN (consulte a próxima seção para um tour rápido).



Recursos

  • API fácil de usar e unificada
  • Modelos GNN abrangentes e bem conservados
  • Grande flexibilidade
  • Modelos GNN do mundo real em grande escala
  • Integração GraphGym
  • Treine seu próprio modelo GNN


Linguagem de Programação

Python


Categorias

Redes, bibliotecas, aprendizado de máquina, bibliotecas de redes neurais, estruturas de aprendizado profundo

Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/pyg.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.



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