НОВОСТЬ · CODING · #298
Google выпустил TensorFlow GNN 1.0 для графовых нейронных сетей в промышленной эксплуатации
Google представляет TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN) — промышленную библиотеку для построения и обучения графовых нейронных сетей в TensorFlow с поддержкой GraphTensor, интеграцией с Keras и гибкой динамической или пакетной выборкой подграфов — от Colab до распределённой выборки через Apache Beam для наборов данных с сотнями миллионов узлов и миллиардами рёбер.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Google представляет TensorFlow GNN 1.0 (TF-GNN) — промышленную библиотеку для построения и обучения графовых нейронных сетей в TensorFlow с поддержкой GraphTensor, интеграцией с Keras и гибкой динамической или пакетной выборкой подграфов — от Colab до распределённой выборки через Apache Beam для наборов данных с сотнями миллионов узлов и миллиардами рёбер.
- TF-GNN делает гетерогенные графы первоклассными объектами в TensorFlow и даёт масштабируемые средства выборки и обучения, упрощая развёртывание GNN на больших реальных графах.
- Graph neural networks in TensorFlow
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
TF-GNN делает гетерогенные графы первоклассными объектами в TensorFlow и даёт масштабируемые средства выборки и обучения, упрощая развёртывание GNN на больших реальных графах.