官宣TensorFlow-GNN10发布——上海千鑫点信息咨询服务公司

图神经网络诞生以来得到广泛的应用，能将世界不同对象之间的关系表示出来。今天，谷歌团队官宣发布TensorFlow-GNN 1.0，一个用于大规模构建GNN的经过生产测试的库。上海千鑫点信息咨询服务公司

2005年，划时代之作「The Graph Neural Network Model」的问世，将图神经网络带到每个人面前。

在此之前，科学家处理图数据的方式是，在数据预处理阶段，将图转换为一组「向量表示」。

而CNN的出现彻底改变这种信息丢失的弊端，近20年来，一代又一代模型不断演变，推动ML领域进步。

今天，谷歌正式官宣发布TensorFlow GNN 1.0（TF-GNN）——用于大规模构建GNN的经过生产测试的库。上海千鑫点信息咨询服务公司

它既支持在TensorFlow中的建模和训练，也支持从大型数据存储中提取输入图。

TF-GNN是专为异构图从头开始构建的，其中对象和关系的类型由不同的节点和边集合来表示。

现实世界中的对象及其关系以不同的类型出现，而TF-GNN的异构焦点，使得表示它们变得非常自然。

谷歌科学家Anton Tsitsulin表示，复杂的异构建模又回来了！

TF-GNN 1.0首面世

对象及其相互之间的关系，在我们的世界中无处不在。

而关系对于理解一个对象的重要性，不亚于孤立地看待对象本身的属性，比如交通网络、生产网络、知识图谱或社交网络。

离散数学和计算机科学长期以来一直将这类网络形式化为图，由「节点」以各种不规则方式通过边任意连接而成。

然而，大多数机器学习算法只允许输入对象之间存在规则统一的关上海千鑫点信息咨询服务公司系，如像素网格、单词序列，或完全没有关系。

图形神经网络，简称GNN，是一种强大的技术，既能利用图的连通性（如早期算法DeepWalk和Node2Vec），又能利用不同节点和边输入特征。