Euler问世！国内首个工业级的图深度学习开源框架

操作机动的图操纵算子，呆板进修框架可以在每个 mini-batch 与 Euler 交互，动态扩充与组织实习样本。这样，Euler 不只支持传统的以图为中心的进修模式，且可以把图进修的手段注入传统的进修使命，实现端到端实习。

凭证成果分类，我们的焦点体系提供的 API 可以分类如下：

• 全局带权采样点和边的手段。首要用于 mini-batch 样本的随机天生以及 Negative Sampling。

• 基于给定节点的邻人操纵。这个是图计较的焦点手段包罗邻人带权采样，取 Top 权重的邻人等。

• 点/边的属性查找。这个手段使得算法可以行使更富厚的特性，而不只限于点/边的 ID 特性。

2. 3 高层算法实现

（编辑：湖南网）

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