刚刚进入大学的大学生牲们对电脑还不是很了解，尤其我这种大一上学期只学了C++语法的小白，除了一点c++语法和寒假自学的python语法外对电脑一无所知。此时，导师要求我们自行下载anaconda并下载pytorch及工具箱dgl，前后跑了好几个学长学姐，阅读了海量的博文终于搞懂了（PS：本文适用于Windows10 64位 系统）（检验安装成功的方法我都统一放在文末啦，辛苦
概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！
No one knows DDP better than I do!
– – MagicFrog（手动狗头）
本文是DDP系列三篇（基本原理与入门，实现原理与源代码解析，实战与技巧）中的第二篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。本篇主要聚焦于DDP原理和
DCGAN1.什么是GANGAN是一个框架，让深度模型可以学习到数据的分布，从而通过数据的分布生成新的数据(服从同一分布)。其由一个判别器和一个生成器构成，生成器负责生成“仿造数据”，判别器负责判断“仿造数据”的质量。两者一起进化，导致造假货和识别假货的两个模型G/D都能有超强的造假和识别假货的能力。最终训练达到类似纳什均衡的平衡状态，就是分辨器已经分辨不出真假，其分别真假的成功率只有50%(和瞎
PyTorch官方Tutorials跟着PyTorch官方Tutorials码的，便于理解自己稍有改动代码并添加注释，IDE用的jupyter notebook链接: AutogradAUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD
用torch.autograd自动微分When training neural networks, the most fre
推荐开源项目：PyTorch-DRL4VRP - 利用深度强化学习解决车辆路径问题是一个基于 PyTorch 的深度强化学习（DRL）框架，专为解决经典的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）设计。这个项目的目的是利用先进的机器学习技术，找到高效、优化的物流配送路线，以提高运营效率并降低成本。技术分析深度强化学习 (DQN) 算法：该项目采用了 Deep Q-Ne
Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，用于在现有DL框架（例如PyTorch，MXNet，Gluon等）之上实现图神经网络模型。
DGL源码https://docs.dgl.ai/en/0.5.x/_modules/index.html一、DGL概述Deep Graph Library（DGL）是一个Python软件包，
Python绘图，防忘系列：一、绘制带趋势线的散点图import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(action='once')
plt.style.use(
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2023-08-07 20:45:03
83阅读
使用dgl.heterograph()构建异质图，其参数是一个字典，key是一个三元组(srctype , edgetype, dsttype), 这个三元组被称为规范边类型( canonical edge types)。value 是一堆源数组和目标数组。节点是从零开始的整数ID， 不同类型的节点
原创
2021-07-21 15:29:43
2270阅读
有许多方法可以构造DGLGraph。文档中建议使用的方法有四种，分别如下： ① 使用两个数组，分别存储源节点和目标节点对象 (数组类型可以是numpy 也可以是 tensor)。 ② scipy 中的稀疏矩阵()，表示要构造的图的邻接矩阵。 ③ networkx 的图对象(DGLGraph 和 ne
原创
2021-07-21 15:38:05
1336阅读
DGL 1.0 版本中新增了一个名为 DGL Sparse 的库（dgl.sparse），它和 DGL 中的消息传递接口一起，完善了对于全类型的图神经
原创
2024-08-02 12:25:29
115阅读
# Python dgl安装及使用介绍
## 什么是dgl？
DGL全称Deep Graph Library，是一个用于图神经网络的Python库，能够处理大规模的图数据。它提供了高效的图表示学习和图神经网络训练的功能，为用户提供了简洁易用的接口。
## 安装dgl
安装dgl非常简单，只需使用pip命令即可：
```bash
pip install dgl
```
## 使用dgl进行图
原创
2024-05-10 05:01:18
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目录begin 安装 4使用conda安装 4使用pip安装 4使用源安装 4设置默认的Backend 4
图 41.1 关于图的一些基本定义 41.2 图、节点和边 51.3 节点和边特征 61.4 从外部来源创建图 7---1.4.1 从外部库创建 7---1.4.2 从磁盘创建 81.5 异构图 9---1.5.1 创建一个异构图 9---1.5.2 处理多种类型 11---1.5.3
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2020-08-30 13:39:00
1534阅读
2评论
我假设你了解:
1, DHT协议
2, 网络字节序/主机字节序
3, bencode
4, UDP
5, 种子文件构造
不懂的赶紧去google, 要是缺一个, 我会一口盐汽水喷死你的!
最重要的是, 你必须会编程!!!!!!! 必须会!!!!!!!!!!!
ok, DHT原理是什么我在这就不写了, 毕竟会看我这文章
重点关注：强调一下，这里没有任何侮辱周董的意思，我也是一名Jay迷。只是为了学习，大家见谅。。源代码戳这里
开启dlib库的学习第一步：首先得安装dlib库，这里建议直接下载dlib，不然用pip直接装，需要安装cmake..这里我提供的是python3.6的dlib。。 接着安装  
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2024-05-15 05:15:13
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一、简介gflags是Google的一个命令行参数处理的开源库，使用C++开发，具备Python接口，可以替代getopt。gflags支持从环境变量、配置文件读取参数。gflags使用起来比getopt方便，但是不支持参数缩写（例如getopt支持--list缩写成-l，gflags不支持）。gflags不支持列表，用户可通过借助string参数实现：可看作以逗号分隔的参数列表： DE
