We introduce PyTorch Geometric, a library for deep learning on irregularly structured input data such as graphs, point clouds and manifolds, built upon PyTorch. In addition to general graph data structures and processing methods, it contains a variety of recently published methods from the domains of relational learning and 3D data processing. PyTorch Geometric achieves high data throughput by leveraging sparse GPU acceleration, by providing dedicated CUDA kernels and by introducing efficient mini-batch handling for input examples of different size. In this work, we present the library in detail and perform a comprehensive comparative study of the implemented methods in homogeneous evaluation scenarios.


翻译:我们引进了PyTorrch Geology,这是一个在PyTorrch的基础上深入学习诸如图表、点云和元件等结构不固定的投入数据的图书馆,除了一般图表数据结构和处理方法外,它还包括最近出版的各种关系学习和3D数据处理领域的方法,PyTorrch Geology通过利用稀疏的GPU加速、提供专门的CUDA内核和对不同尺寸的投入实例采用有效的小型批次处理,实现了高数据吞吐量,我们在这项工作中详细介绍了该图书馆,并对同一评价情景中采用的方法进行了全面的比较研究。

5
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
159+阅读 · 2020年3月18日
【开源书】PyTorch深度学习起步,零基础入门(附pdf下载)
专知会员服务
107+阅读 · 2019年10月26日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
PyTorch & PyTorch Geometric图神经网络(GNN)实战
专知
81+阅读 · 2019年6月1日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了
极市平台
20+阅读 · 2019年1月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Arxiv
33+阅读 · 2020年1月2日
Geometric Graph Convolutional Neural Networks
Arxiv
10+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月29日
Arxiv
7+阅读 · 2014年6月27日
VIP会员
相关资讯
PyTorch & PyTorch Geometric图神经网络(GNN)实战
专知
81+阅读 · 2019年6月1日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了
极市平台
20+阅读 · 2019年1月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员