Paddle Graph Learning (PGL) 是一个基于 PaddlePaddle 的高效易用的图学习框架。
下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
特色
- 高效性——支持 Scatter-Gather 及 LodTensor 消息传递
- 易用性——原生支持异构图
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规模性——支持分布式图存储以及分布式学习算法
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丰富性——覆盖业界大部分图学习网络
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pgl在Anaconda虚拟环境上的安装 以下操作均在Anaconda prompt 面板进行 1-创建虚拟环境 conda create -n paddle python=3.8 其中paddle为设置的虚拟环境名称，这里我选择的是python3.8版本 安装完毕后激活环境 conda activate paddle 2-安装paddle paddle官方网页有对应的下载指令 这里我根据电
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PGL for GCN&GAT 这次PGL课程学习了关于图的知识，受益匪浅。代码部分还需要继续加深学习。 把建立神经网络的一般步骤贴在这里，方便查阅。 GCN 每一层GCN的运行基本原理： import paddle.fluid.layers as L def gcn_layer(gw, feature, hidden_size, activation, name, norm=None):
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心得 最近参加了百度飞桨的图神经网络七日打卡，收获满满。 之前已经参加过飞桨的目标检测和分割课程，都是干货满满，强烈推荐。 飞桨推荐理由 简单（即使不懂深度学习也能用PaddleSeg或者PaddleDet搭建应用） aistudio免费gpu 开放数据 PGL数据处理流程 1.数据导入 import pgl import paddle.fluid as fluid import numpy as
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目录 tips 图基础 0-图属性信息 1-图节点的概念补充--度、出度与入度 2-图分类
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本文向大家介绍基于ASP.NET MVC的ABP框架入门学习教程，包括了基于ASP.NET MVC的ABP框架入门学习教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 为什么使用ABP 我们近几年陆续开发了一些Web应用和桌面应用，需求或简单或复杂，实现或优雅或丑陋。一个基本的事实是：我们只是积累了一些经验或提高了对,NET的熟悉程度。 随着软件开发经验的不断增加，我们发现其实很多工作都是重复机械的，
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PaddlePaddle (中文名：飞桨，PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是一个深度学习平台，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。 ## CPU版本安装命令pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle#
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Keras 是一个高层神经网络 API，Keras 由纯 Python 编写而成并基 Tensorflow、Theano 以及 CNTK 后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择 Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持 CNN 和 RNN，或二者的结合 无缝 CPU 和 GPU 切换 Kera
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停止更新通知 Hi all，十分感谢大家对keras-cn的支持，本文档从我读书的时候开始维护，到现在已经快两年了。这个过程中我通过翻译文档，为同学们debug和答疑学到了很多东西，也很开心能帮到一些同学。 从2017年我工作以后，由于工作比较繁忙，更新频率有所下降。到今年早期的时候这种情况更加严重，加之我了解到，keras官方已经出了中文文档，更觉本份文档似乎应该已经基本完成了其历史使命，该到了
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。