graph_nets

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DeepMind 开源的 graph_nets 库为 TensorFlow 与 Sonnet 用户提供了一套处理图结构数据的实用工具。它把消息传递的底层细节封装成对边、节点和全局属性的更新操作，开发者只需定义自己的更新逻辑，其余由库自动完成。这种抽象能适配许多无法用扁平向量描述的真实问题，比如最短路径规划、物理模拟和排序任务。仓库为上述三种场景都附带了 Jupyter 示例，动手跑一遍就能判断这套接口是否贴合自己的需求。对于已经在 TensorFlow 技术栈上的团队，这可能是切入图模型最直接的途径。需要注意的是，项目自 2022 年左右起已进入维护模式，不再有活跃的功能更新。