PyTorchGeometric(PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”,为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在TorchGeometric中构建一个模型,使用PyTorchLightning进行训练,并检查模型的性能。库准备Torch这个就不用多介绍了TorchGeometric图形神经网络的主要库,也是本文介绍的重点PyTorchLightning用
2023-10-20评论:0访问次数:695
译者|朱先忠审校|孙淑娟引言深度学习为对非结构化数据进行预测开辟了一个全新的可能性世界。如今,人们常用卷积神经网络(CNN)处理图像数据,而采用递归神经网络(RNN)来处理文本数据,等等。在过去几年中,又出现了一类新的令人兴奋的神经网络:图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称“GNN”)。顾名思义,这个网络类型专注于处理图数据。在这篇文章中,您将学习图神经网络如何工作的基础知识,以及如何使用PytorchGeometric(PyG)库和OpenGraphBenchma
2023-04-19评论:0访问次数:1331
本站8月14日消息,英特尔日前在官网上发布新闻稿,宣布以Premier会员身份加入PyTorch基金会。英特尔表示,他们在过去五年一直积极参与PyTorch的开发,助力优化了PyTorch在CPU推理性能上,并因此提升了英特尔处理器上的AI性能▲图源英特尔新闻稿据本站早前报道,英特尔在PyTorch2.0中对TorchInductorCPUFP32推理进行了优化,改善了PyG中GNN的推理和训练性能,并通过优化x86CPU平台的Int8推理,利用oneDNNGraphAPI提高了CPU上的推理速
2023-08-16评论:0访问次数:706