GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Réseaux de neurones sur graphes avec PyTorch Geometric v1.0.0
Utilisez cette ressource pour construire et entraîner des réseaux de neurones sur graphes avec PyG
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install graph-neural-networks-pygSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent prépare les données de graphe, choisit la couche de passage de messages et écrit l'entraînement pour la tâche visée. Vous obtenez du code PyG et les vérifications de version à faire avant d'utiliser une API récente.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, concepts de base, données et jeux intégrés
- references/ : jeux de données personnalisés, explicabilité, graphes hétérogènes, prédiction de liens, passage de messages et montée en charge
Pour qui
- Vous classez des nœuds d'un réseau social ou de citations
- Vous prédisez des liens entre molécules ou entre produits
Pas pour qui
Étiquettes
- GNN
- graphes
- PyG
À propos
Vous dites
« Entraîne un GCN pour classer les nœuds du jeu de données Cora. »
Skill publiée par k-dense-ai sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de construire et entraîner des réseaux de neurones sur graphes avec PyG
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/custom_datasets.md10,7 Ko
- references/explainability.md8,8 Ko
- references/heterogeneous.md9,4 Ko
- references/link_prediction.md10,8 Ko
- references/message_passing.md5,1 Ko
- references/review.md7 Ko
- references/scaling.md11,3 Ko
- SKILL.md22,4 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- k-dense-ai
- Source
- github.com/k-dense-ai/scientific-agent-skills/tree/5f2bc0341354fd5590aef76a533ada1e1e5b4e62/skills/torch-geometric
- Licence
- MIT
Notice
« torch-geometric » (k-dense-ai, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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