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图深度学习框架加速图神经网络应用与研究

DGL图神经网络深度学习大规模图分布式训练Github开源项目

DGL是一个高效易用的Python包，支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架，提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域，无论是基础教学还是高级图分析，DGL均能有效支持。

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介绍相关项目
kglab - 简化Python知识图谱构建的开源库
GithubPython库RDF图数据科学开源项目知识图谱
kglab是一个构建知识图谱的Python开源库，支持Python 3.7+。它集成了Pandas、NetworkX、RAPIDS等多个工具库，提供简单抽象层简化知识图谱的创建、加载、测量和序列化。适用于数据科学和图分析领域，项目持续更新并欢迎社区贡献。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。
graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展
GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉
该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
deepsnap - 高效灵活的图神经网络库 支持异构图和标准化流程
DeepSNAPGithubNetworkXPyTorch Geometric图深度学习开源项目异构图
DeepSNAP是一个专为图神经网络设计的Python库，连接NetworkX和PyTorch Geometric，提供灵活的图操作和标准化流程。它支持高效的图操作和转换、异构图处理，并提供数据集分割、负采样等功能。DeepSNAP的API易于使用，适用于节点分类、链接预测和图分类等多种图学习任务。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
DeepSpeed - 大模型的训练工具
AI工具AI开发AI系统技术DeepSpeed大规模训练模型压缩模型训练热门高性能计算
DeepSpeed是一个先进的深度学习优化工具库，专门设计用于简化和增强分布式训练。通过一系列创新技术，如ZeRO、3D并行处理、MoE和ZeRO-Infinity，DeepSpeed能大幅提高训练速度，同时降低成本。这些技术支持在数千GPU上扩展模型训练，并实现低延迟和高吞吐量的推理性能。DeepSpeed同时提供了先进的模型压缩技术，优化模型存储与推理效率，是大规模AI模型训练和推理的优选方案。
pyHGT - 大规模异构和动态图的图神经网络解决方案
Deep Graph LibraryGithubHeterogeneous Graph TransformerOAG DataSetWWW 2020pytorch_geometric开源项目
Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构，设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单，只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。
dlpack - 促进深度学习框架间张量共享与协作
DLPackGithub内存共享开源项目张量结构深度学习框架
DLPack是一种开放的内存张量结构，用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享，便于封装供应商级运算符实现，支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁，DLPack不直接实现张量和操作，而是促进深度学习生态系统的协作，为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。
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