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PYG DOCUMENTATION - PYG 文档
PyG (PyTorch Geometric) 是一个基于 PyTorch 构建的库，可轻松编写和训练Graph Neural Networks 图神经网络 (GNNs)，用于与结构化数据相关的广泛应用。
它由来自各种已发表论文的对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法组成，也称为geometric deep learning 几何深度学习。 此外，它还包含易于使用的mini-batch loaders 小批量加载器，用于在许多小型和单个巨型图上进行操作，支持多 GPU，通过 Quiver 进行distributed graph learning分布式图学习，大量通用benchmark datasets基准数据集（基于简单的接口创建您自己的数据集）、GraphGym 实验管理器和有用的转换，用于学习任意图形以及 3D 网格或点云。 单击此处加入我们的 Slack 社区！
Notes 笔记
Installation 安装
Introduction by Example 举例介绍
Creating Message Passing Networks 创建消息传递网络
Creating Your Own Datasets 创建你自己的数据集
Heterogeneous Graph Learning 异构体学习
Loading Graphs from CSV 从 CSV 加载图
Managing Experiments with GraphGym 使用 GraphGym 管理实验
Advanced Mini-Batching 先进的小批量
Memory-Efficient Aggregations 内存高效的聚合
TorchScript Support Torch脚本支持
GNN Cheatsheet GNN速查表
Dataset Cheatsheet 数据集速查表
Colab Notebooks and Video Tutorials Colab 笔记本和视频教程
External Resources 外部资源
Package Reference 参照包
torch_geometric
torch_geometric.nn
torch_geometric.data
torch_geometric.loader
torch_geometric.datasets
torch_geometric.transforms
torch_geometric.utils
torch_geometric.graphgym
torch_geometric.profile
INDICES AND TABLES 指数和表格
Index 索引
Module Index 模块索引