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DeepMind的图神经网络库，支持TensorFlow和Sonnet

Graph NetsTensorFlowSonnet安装演示Github开源项目

Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库，兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X，以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow，但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示，包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示，体验图神经网络的灵活性和强大功能。

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介绍相关项目
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GithubGraphRel图神经网络实体关系抽取开源项目深度学习自然语言处理
GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征，通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现，提供了预训练模型，在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。
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Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述
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langgraph - 基于图的多智能体语言模型应用开发框架
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gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境
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webnn - Web Neural Network API为浏览器带来神经网络能力
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morph-net - 在训练过程中优化深度网络结构的方法
FLOPsFiGSGithubMorphNet开源项目正则化深度网络结构
MorphNet是一种在训练过程中优化深度网络结构的方法。通过使用正则化器优化FLOPs或模型大小等资源的消耗，MorphNet实现了受约束的网络结构优化。新方法FiGS采用概率性通道正则化，适用于剪枝和可微架构搜索。MorphNet可以在不改变网络拓扑的情况下调整卷积层的输出通道数，以简化模型并满足内存和延迟需求。项目由Elad Eban和Andrew Poon等人维护。
unet.cu - UNet扩散模型的高性能CUDA实现
CUDAGithubUNet卷积神经网络图像生成开源项目深度学习
这个开源项目使用纯C++/CUDA实现了UNet扩散模型训练框架,支持无条件扩散。框架包含线性层、组归一化、注意力等核心算子的GPU加速实现,重点优化3x3卷积。通过多次迭代提升CUDA kernel性能,训练速度达PyTorch的40%。项目展示了深度学习框架在GPU上的高效实现过程,为相关开发提供参考。
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