文件名称：graph-learn:工业图神经网络框架
文件大小：1.32MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-09 00:35:54
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简体中文| 介绍 Graph-Learn（GL，原AliGraph）是针对大规模图神经网络的研发和应用而设计的一种分布式框架，它从实际问题出发，提炼和抽象了一套适合于下图神经网络模型的编程范式，并已经成功应用在阿里巴巴内部的那种搜索推荐，网络安全，知识图谱等众多场景。 GL注重可移植和可扩展，对于开发者更为友好，为了应对GNN在工业场景中的多样性和快速发展的需求。基于GL，开发者可以实现一种GNN算法，或者面向实际场景定制化一种图算子，例如图采样。GL的接口以Python的和与NumPy的形式提供，可与TensorFlow或PyTorch兼容但不耦合。目前GL内置了一些结合TensorFlow开发的经典模型，供用户参考。GL可运行于Docker内部或物理机上，支持单机和多元化两种部署模式。 用户文档 连接与概念 功能扩展 模型范例 论文 如果GL对你的工作有所帮助，请引用如下论文。 @