GraphLearn
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安装部署
快速开始
图操作接口
GNN模型开发
Developer Doc
Dynamic-Graph-Service
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Service Deployment
Loading From Your Data Source
训练推理教程
JAVA Client apis
GraphLearn
Welcome to GraphLearn’s documentation!
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Welcome to GraphLearn’s documentation!
Introduction
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GraphLearn-Training
Introduction
Architecture
安装部署
Wheel包安装
源码编译安装
安装依赖库
编译
安装python wheel包
(可选) 安装TensorFlow
(可选) Install PyTorch,PyG
Docker镜像
快速开始
跑通内置模型
GL
接口使用
开发一个GNN模型
数据准备
图构建
图采样
模型代码
图操作接口
数据源
数据格式
数据源
用户API
图对象
声明Graph对象
描述拓扑结构
初始化
数据对象
Dense数据对象
Sparse数据对象
图算子
图算子
图查询
图遍历
图采样
负采样
按指定属性条件的负采样
KNN
Graph Sampling Language(GSL)
简介
GSL语法
SOURCE
STEP 图采样/负采样
多路下游
命名
SINK
GSL执行结果
示例
GNN模型开发
范式与流程
模型范式
开发流程
Tensorflow
数据层
特征处理
模型层
常见Loss
全局配置
模型示例
Kubernets examples
开发指南
其他图学习模型
PyTorch
开发流程
Developer Doc
Defining Your Own Operator
Programming Interface
Distributed Runtime Design
Implement a New Operator
How to Use an Operator
Integrating Other Data Sources
File System Interface
Register with Scheme
系统全局参数配置
Dynamic-Graph-Service
Introduction
Architecture
Performance
Service Deployment
Prerequisites
Deploy kafka Queue Service
Installing the Chart
Uninstalling the Chart
Parameters
Loading From Your Data Source
Rules to Follow
Dataloader SDK
Data Loading Barrier
训练推理教程
1. Prepare data
2. Train model offline
3. Export TF SavedModel
4. Deploy TF Model
5. Deploy Dynamic Graph Service.
6. Sample and Predict
JAVA Client apis
Indices and tables
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模块索引
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