看起来,图神经网络框架的竞争正愈发激烈起来,PyTorch Geometric 也引起了 DGL 创作者的注意,来自 AWS 上海 AI 研究院的 Ye Zihao 对此评论道:「目前 DGL 的速度比 PyG 慢,这是因为它 PyTorch spmm 的后端速度较慢(相比于 PyG 中的收集+散射)。在 DGL 的下一个版本(0.2)中,我们将报告新的模型训练速度数据...
激活需要安装DGl库的虚拟环境,(没有自己的虚拟环境的可以参考我的这篇文章中的(2.创建虚拟环境))。我在本文中演示的虚拟环境名称是Pytorch。 激活环境 打开Anaconda Prompt,开头显示(base)符号,输入指令: condaactivatePytorch 来激活虚拟环境。 2.查看虚拟环境中的cuda版本和python版本 输入指令:conda list 就会显示...
看起来,图神经网络框架的竞争正愈发激烈起来,PyTorch Geometric 也引起了 DGL 创作者的注意,来自 AWS 上海 AI 研究院的 Ye Zihao 对此评论道:「目前 DGL 的速度比 PyG 慢,这是因为它 PyTorch spmm 的后端速度较慢(相比于 PyG 中的收集+散射)。在 DGL 的下一个版本(0.2)中,我们将报告新的模型训练速度数据...
PyTorch Geometric 主要是现有模型快速重新实现的集合(具有定制化的稀疏操作),如果你想尝试一下特定的已发布模型,它会是一个很不错的选择;如果想实现更为复杂的结构,其自定义稀疏/分散操作也非常方便。 PyTorch Geometric是基于PyTorch构建的深度学习库,用于处理不规则结构化输入数据(如图、点云、流形)。除了一般的图形...
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版本近日已正式发布。 Jittor Geometric以国产深度学习框架Jittor为基础技术架构,聚焦图数据,在图存储、图计算、图学习等方面作了细致优化,整合、加速了现有多类图神经网...
为了理解消息传递融合带来的性能提升,我们对DGL v0.3和DGL v0.2以及PyG(Pytorch Geometric v1.2.0)进行比较。其中PyG使用了普通的消息传递实现,因此在整个过程中会生成消息张量。 我们首先在主流的数据集上测试了GCN和GAT模型的性能,所有的实验使用了模型论文中的参数设定。实验在AWS p3.2xlarge instance上进行,该机...
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版本近日已正式发布。 Jittor Geometric以国产深度学习框架Jittor为基础技术架构,聚焦图数据,在图存储、图计算、图学习等方面作了细致优化,整合、加速了现有多类图神经网络模型,模型运行时间在多种图学习任务上较Pytorch Geometric(PyG)、Deep Graph...
为了理解消息传递融合带来的性能提升,我们对DGL v0.3和DGL v0.2以及PyG(Pytorch Geometric v1.2.0)进行比较。其中PyG使用了普通的消息传递实现,因此在整个过程中会生成消息张量。 我们首先在主流的数据集上测试了GCN和GAT模型的性能,所有的实验使用了模型论文中的参数设定。实验在AWS p3.2xlarge instance上进行,该机...
还有另外一个开源框架PyTorch Geometric, 在这里不做详细介绍,有兴趣的同学自己去了解一下,个人推荐DGL,简单易用,扩展性好。 个人公众号 1. 使用教程 1.1 pip安装 pip install dgl # For CPU Build pip install dgl-cu90 # For CUDA 9.0 Build pip install dgl-cu92 # For CUDA 9.2 Build ...
关于cuda的安装,可以看这个: pip install torch==2.2.1 torchvision==0.17.1 torchaudio==2.2.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install torch_geometric torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.2.1+cu118.html ...