graph_nets学习资料汇总 - DeepMind图神经网络库
graph_nets是DeepMind开发的用于在TensorFlow和Sonnet中构建图神经网络的开源库。本文汇总了graph_nets的相关学习资源,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的图神经网络工具。
官方资源
入门教程
- graph nets basics demo: 官方入门教程,介绍如何创建和操作图,以及如何构建自定义图网络模块。
示例代码
graph_nets提供了多个演示案例,展示了如何使用该库解决不同类型的问题:
进阶资源
相关项目
graph_nets与其他一些图神经网络库有关联:
- jraph: DeepMind为JAX开发的图神经网络库。
- pytorch_geometric: PyTorch的图神经网络库,提供了类似graph_nets的接口。
- Deep Graph Library (DGL): 支持多个深度学习框架的图神经网络库。
通过以上资源,读者可以全面了解graph_nets库的使用方法和应用场景。从入门教程开始,逐步尝试不同的示例,相信很快就能掌握这个强大的图神经网络工具。如有问题,可以通过GitHub issues或邮件 graph-nets@google.com 与开发团队联系。
祝您使用graph_nets愉快,在图神经网络的海洋中探索更多可能性! 🚀🌟