Euler:阿里媽媽開源的圖深度學習框架
概述
圖是表達能力很強的通用資料結構,可以用來刻畫現實世界中的很多問題。圖神經網路等基於圖的學習方法在很多領域取得了非常好的效果。
Euler是大規模分散式的圖學習框架,配合TensorFlow或者阿里開源的XDL等深度學習工具,它支援使用者在數十億點數百億邊的複雜異構圖上進行模型訓練。有關Euler系統的詳細介紹請參見系統介紹 。
使用文件
在基礎教程中,我們著重介紹如何利用Euler快速上手。進階應用中進一步介紹瞭如何編寫一個定製化的模型以及分散式訓練的知識。
然後,我們介紹了Euler的程式設計介面:已有演算法的高層使用介面,基於Tensorflow定義的中間層圖操作運算元,以及最底層的Euler C++ API(適合想適配其它深度學習框架的使用者)。
在演算法介紹章節,我們給出內部演算法的介紹以及其它公開演算法的論文連結。我們內部演算法投稿結束後會給出更詳細的論文文獻。
- 基礎教程
- 進階應用
- 詳細介面
- 演算法介紹
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如果有任何問題,請直接提交issues ,也歡迎通過Euler開源技術支援郵件組([email protected] )聯絡我們。
License
Euler使用Apache-2.0 許可
致謝
Euler由阿里媽媽工程平臺團隊與搜尋廣告演算法團隊共同探討與開發,也獲得了阿里媽媽多個團隊的大力支援。同時也特別感謝螞蟻金服的機器學習團隊,專案早期的一些技術交流給予我們的幫助。