PyG 2.0 详情地址：https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/releases/tag/2.0.0

当前最流行和广泛使用的 GNN 库 PyG（PyTorch Geometric）现在出 2.0 版本了，新版本提供了全面的异构图支持、GraphGam 以及很多其他特性，这一系列改进，为使用者带来了更好的用户体验。

PyTorch Geometric（PyG）是一个构建于 PyTorch 之上的库，用来为一系列与结构化数据相关的应用编写和训练图神经网络（GNN）。PyG 对机器学习研究者以及机器学习工具包的首次使用者都很友好。

就其特征和功能而言，PyG 具有易用和统一的 API，用户花费更少的时间在实现和运行图神经网络的底层机制上，只需要 10 至 20 行代码就可以训练自定义 GNN 模型。PyG 涵盖了大量的 SOTA GNN 架构以及训练和可扩展流程，并且易于扩展以匹配用户自己的特定用例或进行自己的 GNN 研究。
此外，PyG 中的全新 GraphGym 使得用户可以轻松地复现 GNN 实验，执行和分析数千个 GNN 实验，并将自定义模块嵌入到 GNN 学习 pipeline 中。
近日，PyG 核心领导者（Core lead）Matthias Fey 宣布 PyG 2.0 版本来了！新版本提供了全面的异构图支持、GraphGam 以及很多其他特性。

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