GraphNeuralNetwork
The Tools of the GraphNeuralNetwork
| 名称 | 类型 | 适用场景 | Github |
|---|---|---|---|
| OpenNE | 图表示学习 | 图节点表示学习，预训练 | https://github.com/thunlp/OpenNE |
| Graph_nets | 图神经网络 | 基于关系模糊的图数据推理 | https://github.com/deepmind/graph_nets |
| DGL | 图神经网络 | 建立图数据（可以无需通过networkx）并加载常用图神经网络 | https://github.com/jermainewang/dgl |
| GPF | 训练流程 | 基于关系数据的数据预测（节点分类、关系预测） | https://github.com/xchadesi/GPF |
| networkx | 图数据预处理 | 非大规模图数据预处理 | https://github.com/networkx/networkx |
| Euler | 工业级图深度学习框架 | 工业级图数据的用户研究快速进行算法创新与定制 | https://github.com/alibaba/euler |
| PyG | 几何深度学习 | 适合于图、点云、流形数据的深度学习，速度比DGL快 | https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric |
| PBG | 图表示学习 | 高速大规模图嵌入工具,分布式图表示学习，使用pytorch | https://github.com/facebookresearch/PyTorch-BigGraph |
| AliGraph | 图神经网络 | 阿里自研，大规模图神经网络平台 | https://arxiv.org/pdf/1902.08730.pdf |
| NSL | 图神经网络 | 主要用来训练图神经网络 | https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning/ |
| NGra | 图神经网络 | 支持图神经网络的并行处理框架 | https://arxiv.org/pdf/1810.08403.pdf |
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