文件名称：tf_gnns:GraphNets的可破解实现
文件大小：94KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-04 01:23:44
Python
tf_gnns可破解的GraphNets库 一个用于在tensorflow keras中轻松构建消息传递网络的库。 它的主要灵感来自此和相应的开源库（） tf_gnns库除tensorflow 2.x外没有任何外部依赖关系（不支持基于tf 1.x图形/基于会话的计算）。 它利用keras提供的一些功能从graph_nets实现了一些替代设计约束，这些功能使keras可以轻松创建复杂的模型，而性能不会大幅下降。 在tf_gnns ，对节点功能，边缘功能和聚合功能的限制没有限制。 此外，很少执行健全性检查，因此如果您不知道自己在做什么，可能会更容易犯错。 然而，这是更容易实现先进的功能，并具有对上的是什么，如果你熟悉的功能API会更好的监督tf.keras （因此容易被破解）。 该库的主要动机是缺少简短的GNN实现，而该实现是专门为利用keras的功能而创建的。 利用tensorflo
【文件预览】：
tf_gnns-main
----test.py(21KB)
----LICENSE(11KB)
----requirements.txt(27B)
----doc()
--------figures()
----tf_gnns()
--------graphnet_utils.py(67KB)
--------utils_train.py(2KB)
--------utils.py(8KB)
--------datastructures.py(17KB)
--------__init__.py(271B)
----README.md(2KB)
----notebooks()
--------01_tf_gnn_basics.ipynb(48KB)