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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。

awesome-self-supervised-gnn - 自监督学习在图神经网络中的研究论文总汇
GNNGithub图神经网络对比学习开源项目自监督学习论文
本仓库收录了自监督学习在图神经网络(GNNs)领域的研究论文,按年份进行分类。我们会定期更新,若发现错误或遗漏,欢迎通过issue或pull request反馈。热门论文以火焰符号标注。
ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库
GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习
TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名(LTR)技术的开源库,基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数,以及各类排名指标如平均倒数排名(MRR)和标准折扣累积增益(NDCG)。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现,用于优化排名指标。此外,它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门,无需复杂安装。
GPflow - 用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包
GPflowGaussian processGithubPythonTensorFlow开源项目
GPflow 是一个用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包,支持组合内核和现代推断。基于 TensorFlow 2.4+ 和 TensorFlow Probability,GPflow 能在 GPU 上高效运行。项目提供详细文档、社区支持和多个实际使用示例,适用于各种机器学习任务。作为开源项目,GPflow 鼓励开发者贡献代码。
TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程
GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程,配套清晰的源代码和文档,适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本,确保您使用的是最前沿技术。
grape-book - 图深度学习入门指南 理论与实践并重
DGLGithubNetworkX图深度学习图神经网络开源项目葡萄书
本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容,提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型,并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码,助力读者系统掌握图深度学习知识。
cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API,帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置,实现模型的高效扩展和部署。
grape - 高性能图处理和节点嵌入库
GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入
GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。
graphbrain - AI领域的开源工具,用于自动语义提取与文本理解
GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图
Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具,旨在实现自动语义提取和文本理解,探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助,作为socsemics项目的一部分,关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念,结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法,旨在提升研究的可理解性和可重复性,尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。
onnx2tf - ONNX文件转换工具,支持TensorFlow、TFLite和Keras格式
GithubKerasONNXTensorFlowonnx2tf开源项目模型转换
onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题,支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复,如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型,支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。
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