Deep Graph Library：以图为中心的高性能图神经网络软件包

Source: Dev.to

概览

Deep Graph Library（DGL）提供了从图结构数据（如社交网络或分子结构）中学习的工具。它将 图 置于工作流的核心，使开发者能够以直观的方式处理网络。

性能

DGL 旨在实现 高速 与低 内存 消耗，从而加快模型训练和推理速度，同时降低计算成本。

框架兼容性

DGL 可与主流深度学习框架集成，对现有代码库的改动极少。这使得团队之间共享模型和实验变得轻松。

易用性

研究人员、学生和工程师可以快速原型化新想法，因为 DGL 在内部处理了许多常见的图处理步骤，即使是小型项目也能保持低开销。

好处

• 更快的实验迭代与更短的等待时间
• 更低的资源使用
• 加速科研进展

进一步阅读

Deep Graph Library: A Graph‑Centric, Highly‑Performant Package for Graph Neural Networks (Paperium.net)