Графовые нейронные сети (PyG). Классификация узлов/графов, прогнозирование связей, GCN, GAT, GraphSAGE, гетерогенные графы, прогнозирование молекулярных свойств, для глубокого геометрического обучения.
Быстро установите AI-навык torch-geometric в вашу среду разработки через командную строку
Источник: ovachiever/droid-tings.
PyTorch Geometric is a library built on PyTorch for developing and training Graph Neural Networks (GNNs). Apply this skill for deep learning on graphs and irregular structures, including mini-batch processing, multi-GPU training, and geometric deep learning applications.
PyG represents graphs using the torchgeometric.data.Data class with these key attributes:
Important: These attributes are not mandatory—extend Data objects with custom attributes as needed.
Графовые нейронные сети (PyG). Классификация узлов/графов, прогнозирование связей, GCN, GAT, GraphSAGE, гетерогенные графы, прогнозирование молекулярных свойств, для глубокого геометрического обучения. Источник: ovachiever/droid-tings.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill torch-geometricГрафовые нейронные сети (PyG). Классификация узлов/графов, прогнозирование связей, GCN, GAT, GraphSAGE, гетерогенные графы, прогнозирование молекулярных свойств, для глубокого геометрического обучения. Источник: ovachiever/droid-tings.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill torch-geometric После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/ovachiever/droid-tings