TF-GNN：TensorFlow中的图神经网络
机器学习
2023-07-25 v2 神经与进化计算
社会与信息网络
物理与社会
机器学习
摘要
TensorFlow-GNN（TF-GNN）是TensorFlow中用于图神经网络的可扩展库。它自底向上设计，以支持当今信息生态中出现的丰富异构图数据。除赋能机器学习研究者与高级开发者外，TF-GNN提供低代码方案，助力更广泛的开发者社区进行图学习。Google的许多生产模型使用TF-GNN，且它近期已作为开源项目发布。本文中我们描述TF-GNN数据模型、其Keras消息传递API，以及相关能力如图采样与分布式训练。
引用
@article{arxiv.2207.03522,
title = {TF-GNN: Graph Neural Networks in TensorFlow},
author = {Oleksandr Ferludin and Arno Eigenwillig and Martin Blais and Dustin Zelle and Jan Pfeifer and Alvaro Sanchez-Gonzalez and Wai Lok Sibon Li and Sami Abu-El-Haija and Peter Battaglia and Neslihan Bulut and Jonathan Halcrow and Filipe Miguel Gonçalves de Almeida and Pedro Gonnet and Liangze Jiang and Parth Kothari and Silvio Lattanzi and André Linhares and Brandon Mayer and Vahab Mirrokni and John Palowitch and Mihir Paradkar and Jennifer She and Anton Tsitsulin and Kevin Villela and Lisa Wang and David Wong and Bryan Perozzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.03522},
year = {2023}
}