DGL(0.8.x) 技术点分析
DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库,支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算,包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层,确保高效、灵活的图神经网络开发。
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。