用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图
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。
TensorFlow GNN 是一个用于在 TensorFlow 平台上构建图神经网络(GNN)的库。这个库由谷歌内部的一个广泛使用的库开源而来,能够处理同质和异质的图,同时与其他可扩展的图挖掘工具结合使用。以下是 TensorFlow GNN 的主要功能和特点:
tfgnn.GraphTensor
类型,用于表示具有异质架构的图,这意味着图中可以包含多种类型的节点和边。用户可以通过 Google Colab 在浏览器中运行 TF-GNN 演示,无需安装即可体验:
这些教程帮助用户快速上手并理解 TF-GNN 的使用和功能。
要安装 TensorFlow GNN 的最新稳定版本,用户可以使用如下命令:
pip install tensorflow-gnn
安装时的关键平台需求包括:
ai-edge-litert
。该库在 Linux 上开发和测试,但在 TensorFlow 支持的其他平台上运行也有可能。
在论文中引用此库时,请参考 TF-GNN 的学术论文:
@article{tfgnn,
author = {Oleksandr Ferludin and Arno Eigenwillig and Martin Blais and
Dustin Zelle and Jan Pfeifer and Alvaro Sanchez{-}Gonzalez and
Wai Lok Sibon Li and Sami Abu{-}El{-}Haija and Peter Battaglia and
Neslihan Bulut and Jonathan Halcrow and
Filipe Miguel Gon{\c{c}}alves de Almeida and Pedro Gonnet and
Liangze Jiang and Parth Kothari and Silvio Lattanzi and
Andr{\'{e}} Linhares and Brandon Mayer and Vahab Mirrokni and
John Palowitch and Mihir Paradkar and Jennifer She and
Anton Tsitsulin and Kevin Villela and Lisa Wang and David Wong and
Bryan Perozzi},
title = {{TF-GNN:} Graph Neural Networks in TensorFlow},
journal = {CoRR},
volume = {abs/2207.03522},
year = {2023},
url = {http://arxiv.org/abs/2207.03522},
}
TensorFlow GNN 为构建和训练图神经网络提供了强大的工具和框架,是从事图数据学习和研究人员的理想选择。
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