DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架,支持对异构图的处理,开源相关异构图神经网络的代码,在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。 1 DGL库 1.1 DGL库的实现与性能 实现GNN并不容易,因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。 1.1.1 DGL库简介 DGL库的逻辑层使用了顶点域的...
我们在 PPI 数据集上使用 PyTorch Geometric 和 DGL 完成了 10,000 个 epoch 的训练,在单个 NVIDIA GTX 1060 GPU 上运行。 PyG 用了 2,984.34 秒完成训练,而 DGL 用时不到一半,为 1,148.05 秒。 两次运行都以相似的性能结束,PyG 的测试准确度为 73.35%,DGL 的测试准确度为 77.38%,我们期望通过随机初始...
在使用 MXNet/Gluon 作为后端时,DGL 能支持在千万级规模的图上进行神经网络训练。 DGL 现已开源。 主页地址:http://dgl.ai 项目地址:https://github.com/jermainewang/dgl 初学者教程:https://docs.dgl.ai/tutorials/basics/index.html 所有示例模型的详细从零教程:https://docs.dgl.ai/tutorials/models/index...
PPI 数据集上 DGL 和 PyTorch几何图卷积网络的训练曲线 我们在 PPI 数据集上使用 PyTorch Geometric 和 DGL 完成了 10,000 个 epoch 的训练,在单个 NVIDIA GTX 1060 GPU 上运行。 PyG 用了 2,984.34 秒完成训练,而 DGL 用时不到一半,为 1,148.05 秒。 两次运行都以相似的性能结束,PyG 的测试准确度为 7...
本文比较了Deep Graph Library (DGL) 和 PyTorch Geometric 这两个图神经网络,以帮助你选择适合团队的GNN库。 PART 02 图神经网络比较 DGL 与 PyTorch Geometric 什么是基于图的深度学习?一般来说,图是由边和节点连接形成的系统,而节点则具有某种内部状态,通过连接节点的边所定义的当前节点与其他节点的关系来修改,...
dgl安装参考:Install DGL - DGL 0.5.2 documentation 1 介绍简单图分类任务 在本教程中,将学习如何使用DGL执行批处理图分类。以下示例任务目标是对此处显示的8种拓扑图进行分类。 8中拓扑图结构 我们的训练和测试数据集从这个库data.MiniGCDataset生成,表示Mini graph classification dataset。它包含8中不同类型的图...
dgl库和pytorch库对应的关系 python中dlib库 重点关注:强调一下,这里没有任何侮辱周董的意思,我也是一名Jay迷。只是为了学习,大家见谅。。源代码戳这里 开启dlib库的学习 第一步:首先得安装dlib库,这里建议直接下载dlib,不然用pip直接装,需要安装cmake..这里我提供的是python3.6的dlib。。
1、安装DGL之前务必请先安装PyTorch 2、DGL官网选择对应参数得到下载命令 3、使用管理员身份运行 Anaconda Powershell Prompt ,执行命令conda install -c dglteam dgl 4、设置 ~/.dgl/config.json 文件的backend默认值设为pytorch powershell # DGL 是基于多种深度学习框架搭建的, 运行时需要基于这些深度学习框架# ...
比DGL快14倍:PyTorch图神经网络库PyG上线了 机器之心 03-0913:14 机器之心报道 参与:路、王淑婷、李泽南 graph_nets和 DGL 已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日,来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric,该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star,并得到了 Yann ...
最高比 DGL 快 14 倍! 已实现方法多 目前已实现以下方法,所有实现方法均支持 CPU 和 GPU 计算: PyG 概览 图神经网络(GNN)最近成为在图、点云和流形上进行表征学习的强大方法。与规则域中常用的卷积层和池化层概念类似,GNN通过传递、变换和聚合信息来 (层级化地)提取局部嵌入。但是,实现GNN并不容易,因为它需...