综合上述测试结果可以看出，DGL性能最好、内存占用最低，PyG和GraphScope表现次之，Angel和PGL表现最差。图在化学材料领域可以很好的模拟成原子，而边则是原子间的相互作用，相较于传统的神经网络对于原子位置等有更为自然的定义。DGL与PyG在AI for Science领域被广泛的应用在从小分子到大分子的各个尺度的性质预测和模...
DGL将每个图转变为DGLGraph,消息传递也是已DGLGraph为中心进行的。通过定义Message Function和Reduce function对DGLGraph中的边和节点进行操作,然后通过DGLgraph的send、recv及updata_all等方法进行更新。 PyG将每个图储存在一个Data中,但是消息传递是基于MessagePassing基类进行的,与Data或者Batch并无直接联系,通过在网络中...
具体从实现方式来看,PyG和DGL存在如下不同: DGL将每个图转变为DGLGraph,消息传递也是已DGLGraph为中心进行的。通过定义Message Function和Reduce function对DGLGraph中的边和节点进行操作,然后通过DGLgraph的send、recv及updata_all等方法进行更新。 PyG将每个图储存在一个Data中,但是消息传递是基于MessagePassing基类进行...
值得指出的是,PyG与DGL分别代表了两种不同的图机器学习计算框架。一种是以DGL、PGL为代表的Graph Centirc方式,图上的传播运算和就地运算都在图本身实现和完成,保留了图结构,能支持更为复杂的采样等操作。另一种是以PyG为代表的Tensor Centirc方式(Euler、AliGraph也采用这种方式): 图网络forward时,将图表达为三个...
图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是人工智能领域最火热的课题之一,近年来,越来越多的研究机构和企业投入大量精力研究图神经网络,推出了自己的图学习引擎,并将其广泛应用在社交网络、电商推荐、欺诈检测、知识图谱等领域。目前,主流的开源图学习引擎有DGL,PyG,GraphScope,Angel,PGL等,其基本信息如下: ...
Jittor Geometric发布,性能超PyG/DGL。 Jittor Geometric 1.0是由中国人民大学与东北大学联合开发的图机器学习库,基于国产Jittor框架,高效灵活,可助力处理复杂图结构数据,性能优于同类型框架,支持多种前沿图神经网络模型,已开源供用户使用。 近日,中国人民大学与东北大学联合开发了图机器学习库Jittor Geometric,其1.0版本近...
1、首选 DGL 框架，因为这个框架很具有前瞻性，message-passing 的实现很先进。2、PyG 适合刚入门，上手...
图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是人工智能领域最火热的课题之一,近年来,越来越多的研究机构和企业投入大量精力研究图神经网络,推出了自己的图学习引擎,并将其广泛应用在社交网络、电商推荐、欺诈检测、知识图谱等领域。目前,主流的开源图学习引擎有DGL,PyG,GraphScope,Angel,PGL等,其基本信息如下: ...
pyg-3-pyg与dgl的对比, 视频播放量 1881、弹幕量 0、点赞数 41、投硬币枚数 19、收藏人数 43、转发人数 1, 视频作者 日常半躺, 作者简介 机器学习科研up,持续在自我怀疑和自我接纳之间博弈。,相关视频:dgl-1-前言,强推!这绝对是2025年B站最完整最系统的MATLAB教程,3小
为了弥补这一差距,NVIDIA 推出了GNN 框架,这是专为 DGL 和 PyG 设计的容器,具备以下特点: 用于数据采样的 GPU 加速 GNN 训练和部署工具 (GNN 工具) 本文概述了 NVIDIA 加速 DGL 和 PyG 容器的优势,展示了客户在生产环境中使用这些容器的方式,并提供了性能指标。