Transformer 能代替图神经网络吗?
Transformer模型的革新性在于其自注意力机制，广泛应用于多种任务，包括非原始设计领域。近期研究专注于Transformer的推理能力，特别是在图神经网络（GNN）上下文中。
深入解读TuGraph计算引擎模型推理系统
TuGraph计算引擎模型推理系统将基于迭代计算的图计算框架与模型推理系统相结合，推理系统可自定义推理依赖环境，图迭代计算与推理链路实现隔离。基于共享内存的跨进程通信方式，提高了推理数据交换效率，满足流图近线推理的时效性。
基本的图运算
【5月更文挑战第7天】这段内容描述了一个图数据结构的实现，包括`Graph`和`Vertex`结构体。`Graph`包含顶点字典，顶点数和边数，顶点合边的操作。`Vertex`结构为邻接关系管理有ID、邻接关系、颜色、距离等属性，并能添加、删除邻接点。