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  1. graphsage-simple:适用代码测试,源代码地址:https-源码

  2. 参考PyTorch GraphSAGE实现 作者:威廉·汉密尔顿 基准PyTorch实施 。 此参考实现的速度不如大型图的TensorFlow版本快,但该代码更易于阅读,并且在小图基准测试中表现更好(在速度方面)。 与TensorFlow版本相比,该代码还旨在更简单,更可扩展且更易于使用。 当前,仅实现了GraphSAGE-mean和GraphSAGE-GCN的受监管版本。 要求 pytorch> 0.2是必需的。 运行示例 执行python -m graphsage.model来运行C
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42160424