graph_nets学习资料汇总 - DeepMind图神经网络库

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Graph NetsTensorFlowSonnet安装演示Github开源项目

graph_nets学习资料汇总 - DeepMind图神经网络库

graph_nets是DeepMind开发的用于在TensorFlow和Sonnet中构建图神经网络的开源库。本文汇总了graph_nets的相关学习资源,帮助读者快速入门和深入学习这个强大的图神经网络工具。

官方资源

  • GitHub仓库: graph_nets的官方代码仓库,包含源码、文档和示例。
  • arXiv论文: 介绍graph_nets背后的理论基础。
  • 安装指南: 详细的安装说明,支持CPU和GPU版本。

入门教程

  • graph nets basics demo: 官方入门教程,介绍如何创建和操作图,以及如何构建自定义图网络模块。

Graph network

示例代码

graph_nets提供了多个演示案例,展示了如何使用该库解决不同类型的问题:

  1. 最短路径演示: 训练图网络标记两个节点间的最短路径。

  2. 排序演示: 训练图网络对列表进行排序。

  3. 物理系统演示: 训练图网络预测质量-弹簧系统的未来状态。

Physics demo

进阶资源

  • 使用示例: 展示如何构建简单的图网络模块并连接到数据。
  • API文档: 详细的API参考文档。

相关项目

graph_nets与其他一些图神经网络库有关联:

通过以上资源,读者可以全面了解graph_nets库的使用方法和应用场景。从入门教程开始,逐步尝试不同的示例,相信很快就能掌握这个强大的图神经网络工具。如有问题,可以通过GitHub issues或邮件 graph-nets@google.com 与开发团队联系。

祝您使用graph_nets愉快,在图神经网络的海洋中探索更多可能性! 🚀🌟

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