Introducción a la biblioteca de gráficos profundos (DGL)
Un recordatorio de lo que aprendí sobre la biblioteca de gráficos profundos (DGL) en pytorch.Básicamente, la siguiente documentación será traducida, resumida y organizada.Podemos mirar hacia atrás y hacer correcciones a medida que aprendemos cosas nuevas.
Descripción general de DGL
¿Qué es Deep Graph Library?
Deep Graph Library es una biblioteca de Python para implementar fácilmente modelos de redes neuronales de gráficos en marcos de aprendizaje profundo existentes como PyTorch y MXNet.
Funciones de DGL
DGL tiene las siguientes funciones.
- Control versátil desde operaciones de bajo nivel como la configuración de bordes y nodos hasta operaciones de alto nivel como la actualización de la funcionalidad de todo el gráfico
- Optimización de la velocidad de cálculo mediante el procesamiento automático por lotes y la multiplicación de matrices dispersas.
- Integración perfecta con los marcos de aprendizaje profundo existentes.
- Una interfaz simple y fácil de usar para manipular estructuras de nodos / bordes / gráficos.
- Gran escalabilidad para gráficos gigantes (gráficos con decenas de millones de vértices).
Modelos compatibles
Será anunciado
Cómo instalar DGL
El sistema operativo compatible es el siguiente.
・ Ubuntu 16.04
· Mac OS X
・ Windows 10
Es compatible como backend para las siguientes bibliotecas.
・ Tensorflow
・ PyTorch
・ MXNet
・ Gluón
DGL requiere Python versión 3.5 o posterior. No probado antes de 3.4.Además, dado que DGL se divide en compilación de CPU y compilación de CUDA, cuando use GPU, cambie el comando de instalación de acuerdo con la versión de CUDA.
Haga clic aquí para saber cómo instalar conda
Haga clic aquí para saber cómo instalar con pip
Tutorial publicado
Se han creado prototipos de diez modelos en diferentes dominios.
- Aprendizaje semi-supervisado de gráficos (potencialmente miles de millones de nodos / bordes)
- Modelo de generación de gráficos
- Modelos basados en árboles que son difíciles de paralelizar, como TreeLSTM
・ Tutorial de DGL para GTC 2019
Conferencia de tecnología de NVIDIA GPU en Washington, EE. UU. (GTC El tutorial utilizado en la conferencia en DC).