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ml-pytorch-geometric

Complete guide for PyTorch Geometric (PyG) - graph neural networks, message passing, large-scale distributed graph learning, Lightning integration, and heterogeneous graphs

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Atualizado há 6 meses

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/plugin marketplace add nishide-dev/claude-code-ml-research

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PyTorch Geometric for Graph Neural Networks

Overview

PyTorch Geometric (PyG) is the standard library for geometric deep learning with PyTorch. It provides optimized implementations of Graph Neural Networks (GNNs), efficient data structures for graph data, and scalable solutions for large-scale graph learning.

Key Capabilities:

  • Efficient sparse tensor operations for graphs
  • 100+ pre-implemented GNN layers (GCN, GAT, GraphSAGE, etc.)
  • Scalable data loaders with neighbor sampling

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[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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