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DeepMind的图神经网络库，支持TensorFlow和Sonnet

Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库，兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X，以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow，但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示，包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示，体验图神经网络的灵活性和强大功能。

Graph NetsTensorFlowSonnet安装演示Github开源项目
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Graph Nets 项目介绍

Graph Nets 是由 DeepMind 开发的一个用于构建图网络的 TensorFlow 和 Sonnet 库。这个库提供了强大的工具，使研究人员和开发者能够更容易地创建、操作和训练图网络，以处理图结构化数据。

什么是图网络？

图网络是一种特殊的神经网络模型，它接受图作为输入并输出图。输入图包含边缘（E）、节点（V）和全局（u）级别的属性。输出图具有相同的结构，但属性值会被更新。图网络属于更广泛的"图神经网络"家族，这一概念最早由 Scarselli 等人在2009年提出。

安装和使用

Graph Nets 库可以通过 pip 轻松安装。它支持 Linux 和 Mac OS X 操作系统，以及 Python 2.7 和 3.4+ 版本。该库兼容 TensorFlow 的 CPU 和 GPU 版本，但需要用户单独安装 TensorFlow。

安装完成后，用户可以轻松地创建图网络模块并将其连接到数据。库提供了简洁的 API，使得构建复杂的图网络变得简单直观。

演示和应用

Graph Nets 库附带了几个引人入胜的演示 Jupyter 笔记本，展示了如何使用图网络解决各种任务：

  1. 最短路径查找：训练图网络来标记任意两个节点之间最短路径上的节点和边。

  2. 排序任务：训练图网络对随机数列表进行排序。

  3. 物理预测：训练图网络预测质量-弹簧物理系统的下一个时间步状态。

  4. 图网络基础：一个逐步教程，介绍如何创建和操作图，如何将它们输入图网络，以及如何构建自定义图网络模块。

这些演示不仅展示了图网络的灵活性和强大功能，还为研究人员和开发者提供了实际应用的指导。

开源社区和替代方案

Graph Nets 项目是开源的，欢迎社区贡献。除了 Graph Nets，DeepMind 还开发了 jraph，这是一个用于 JAX 的图神经网络库。此外，还有其他优秀的开源图神经网络库，如 PyTorch Geometric 和 Deep Graph Library (DGL)，为研究人员和开发者提供了丰富的选择。

总的来说，Graph Nets 库为处理图结构数据提供了强大而灵活的工具，无论是在学术研究还是实际应用中，都展现出巨大的潜力。

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