valresults_graphnet_v0.11

kaggle2023-03-07 更新2024-03-11 收录

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2023-03-07

GraphNet

GraphNet是一个用于编译器开发的大规模数据集，为研究人员提供了一个标准化、开放访问的实验环境。它包括从深度学习模型中提取的众多计算图，便于比较不同编译器优化的效果。

github2025-07-23 更新320

GraphNet

GraphNet 是一个包含 2.7K 个真实世界深度学习计算图的大型数据集，跨越了多个深度学习框架下的六个主要任务类别。该数据集旨在为张量编译器研究提供全面评估。GraphNet 的样本涵盖了从几千到 10B 参数的各种规模的模型，支持多种数据类型，如 BF16、FP16 和 FP32。GraphNet 通过自动化流程从主流深度学习框架中提取计算图，并确保所有样本均符合可运行、可序列化、可分解、

arXiv2025-10-28 更新200

shoarora/kanji-v0.11

该数据集包含图像、文本和格式化文本三种特征。数据集包含一个训练集，共有23,853个样本，总大小为88,764,626.187字节。数据集的下载大小为34,049,108字节。

Hugging Face2024-07-15 更新50

graphnet

kaggle2023-01-25 更新00

OpenFE v0.11 benchmarks

These are the results from four systems from the protein-ligand benchmark set, HIF2a, PTP1B, P38, SHP2 (https://github.com/openforcefield/protein-ligand-benchmark, commit a0b67b9). Simulation detail

Zenodo2024-11-25 更新00