egnn-pytorch

PyTorch实现的E(n)等变图神经网络

这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。

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介绍相关项目

pytorch_geometric - 图形神经网络开发库

GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习

PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。

equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现

AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习

Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递，实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率，并集成了最新的球谐函数稀疏化技术，大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持，适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。

En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构

E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计

En-transformer是一个创新的开源项目，结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入，处理稀疏邻居，传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计，并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法，适合研究人员和开发者探索。

gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图

GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具

TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库，支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边，数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层，提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务，用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动，主要在Linux环境测试。

PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库

GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络

PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。

torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架

GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能

TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。

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。

graph-neural-network-course - 图神经网络教程，从基础架构到前沿技术

GithubPyTorch Geometric图分类图神经网络开源项目深度学习节点分类

这个项目是一个全面的图神经网络（GNN）教程，内容涵盖基础架构到最新技术。课程包含四个章节：GNN简介、图注意力网络、GraphSAGE和图同构网络，每章配有详细文章和实践代码。教程旨在帮助学习者掌握GNN的核心概念和实现方法，适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者。

dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究

DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习

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。

graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow

GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目

Graph-Learn是一款分布式框架，专为开发和应用大规模图神经网络（GNN）而设计，已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块，支持批量图采样、在线推理及流图更新功能，兼容PyTorch和TensorFlow，提供完整的GNN模型开发解决方案。

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