GraphLearn-for-PyTorch基于 PyTorch 的图学习库
GraphLearn-for-PyTorch (GLT) 是一个基于PyTorch的图学习库,目的是使分布式GNN训练和推理变得简单和高效。
GLT利用GPU加速图采样,并利用UVA来减少顶点和边特征的转换和复制。对于大规模图,它支持通过高效的分布式采样和特征查找在多个GPU或多台机器上进行分布式训练。此外,GLT提供了灵活的分布式训练部署,以满足不同的需求。
GTL 架构如下:
评论
DeepSpeed基于 PyTorch 的深度学习优化库
DeepSpeed是一个深度学习优化库,它可以使分布式训练变得容易、高效和有效。10x更大的模型5x更快地训练最小的代码更改DeepSpeed可以在当前一代的GPU集群上训练具有超过千亿个参数的DL模
DeepSpeed基于 PyTorch 的深度学习优化库
0
PyTorch Geometry基于 Pytorch 的计算机视觉库
Torch Geometry 是基于 PyTorch 的计算机视觉库,用于解决通用计算机几何数学问题
PyTorch Geometry基于 Pytorch 的计算机视觉库
0
PyTorch Geometry基于 Pytorch 的计算机视觉库
TorchGeometry是基于PyTorch的计算机视觉库,用于解决通用计算机几何数学问题。该库基于PyTorch,用于提高定义反向模式自动微分(reverse-modeauto-different
PyTorch Geometry基于 Pytorch 的计算机视觉库
0
Tianshou(天授)基于 PyTorch 的强化学习平台
Tianshou(天授)是纯基于 PyTorch的强化学习平台,与现有的主要基于TensorFlow的强化学习库不同,Tianshou没有繁杂的嵌套类、不友好的API和速度较慢的代码,其提供了用于构建
Tianshou(天授)基于 PyTorch 的强化学习平台
0