För att påskynda forskningen inom det framväxande området för djupgående grafinlärning krävs nya verktyg. Sådana system bör stödja grafen som den centrala abstraktionen och vara noga med att upprätthålla båda framåt (dvs. stödja nya forskningsidéer) och bakåt (dvs. Integrering med befintliga komponenter) kompatibilitet. I den här artikeln presenterar vi Deep Graph Library (DGL). DGL möjliggör godtycklig meddelandehantering och mutationsoperatörer, flexibla spridningsregler, och är ramagnostiskt för att utnyttja högpresterande tensor, autogradoperationer och andra funktionsextraktionsmoduler som redan finns tillgängliga i befintliga ramverk. DGL hanterar försiktigt den glesa och oregelbundna grafstrukturen, behandlar grafer stora och små som kan förändras dynamiskt, säkringar operationer, och utför auto-batching, allt för att dra fördelar av modern hårdvara. DGL har testats på en mängd olika modeller, inklusive men inte begränsat till de populära grafneurala nätverken (GNN) och dess varianter, med lovande hastighet, minnesavtryck och skalbarhet.
Deep Graph Library REF ] är ett ramverk för utbildning av en mängd olika neurala nätverksmodeller som innebär att skicka meddelanden i ett glest diagram.
Deep Graph Library: Towards Efficient and Scalable Deep Learning on Graphs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}