python的tensorflow图形库
tfgraph的Python项目详细描述
tfgraph:python的tensorflow图形库| travisci图像：：https://img.shields.io/travis/tfgraph/tfgraph/master.svg？style=flat square
：目标：https://travis ci.org/tfgraph/tfgraph
…| codecov图像：：https://img.shields.io/codecov/c/github/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：目标：https://codecov.io/gh/tfgraph/tfgraph？分支=主
…| docs图像：：https://img.shields.io/badge/docs-latest-brightgreen.svg？style=flat square
：目标：http://tfgraph.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新的| gitter图像：：https://img.shields.io/gitter/room/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：目标：https://gitter.im/tfgraph/tfgraph？联合技术手册来源=徽章和联合技术手册媒介=徽章和联合技术手册活动=公关徽章和联合技术手册内容=徽章
…|许可证图像：：https://img.shields.io/github/license/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：目标：https://github.com/tfgraph/tfgraph
…|发布图像：：https://img.shields.io/github/release/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：target:https://github.com/tfgraph/tfgraph
description
----
这项工作包括一组与算法设计相关的技术和策略的研究，其目的是解决海量数据集上的问题。有效的方法。这个领域被称为大数据算法。特别地，本文研究了表示空间中次线性o（n）阶数据结构基础的流算法，称为草图。此外，对半流模型中应用于图的问题的研究也有所深入。接下来，对pagerank算法进行了具体的案例分析。最后，在被称为tensorflow的密集数学计算平台上实现的用于解决图形问题的库已经开始开发。
content
----
*`源代码<；https://github.com/tfgraph/tfgraph/blob/master/tfgraph>；``uuuxbr/>*`api documentation<；http://tfgraph.readthedocs.io/>；代码示例<；https://github.com/tfgraph/tfgraph/blob/master/examples>；测试<；https://github.com/tfgraph/tfgraph/blob/master/tests>；如果安装了git，如何安装如果遇到任何安装或编译错误，可以尝试：
$pip install git+https://github.com/tfgraph/tfgraph.git
，确保您拥有最新的pip和setuptools:：
$pip install--升级pip setuptools
如何运行测试
----
>以可编辑模式安装并调用“pytest”：
$pip install-e.
$pytest
：目标：https://travis ci.org/tfgraph/tfgraph
…| codecov图像：：https://img.shields.io/codecov/c/github/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：目标：https://codecov.io/gh/tfgraph/tfgraph？分支=主
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：目标：http://tfgraph.readthedocs.io/en/latest/？徽章=最新的| gitter图像：：https://img.shields.io/gitter/room/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：目标：https://gitter.im/tfgraph/tfgraph？联合技术手册来源=徽章和联合技术手册媒介=徽章和联合技术手册活动=公关徽章和联合技术手册内容=徽章
…|许可证图像：：https://img.shields.io/github/license/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：目标：https://github.com/tfgraph/tfgraph
…|发布图像：：https://img.shields.io/github/release/tfgraph/tfgraph.svg？style=flat square
：target:https://github.com/tfgraph/tfgraph
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这项工作包括一组与算法设计相关的技术和策略的研究，其目的是解决海量数据集上的问题。有效的方法。这个领域被称为大数据算法。特别地，本文研究了表示空间中次线性o（n）阶数据结构基础的流算法，称为草图。此外，对半流模型中应用于图的问题的研究也有所深入。接下来，对pagerank算法进行了具体的案例分析。最后，在被称为tensorflow的密集数学计算平台上实现的用于解决图形问题的库已经开始开发。
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*`源代码<；https://github.com/tfgraph/tfgraph/blob/master/tfgraph>；``uuuxbr/>*`api documentation<；http://tfgraph.readthedocs.io/>；代码示例<；https://github.com/tfgraph/tfgraph/blob/master/examples>；测试<；https://github.com/tfgraph/tfgraph/blob/master/tests>；如果安装了git，如何安装如果遇到任何安装或编译错误，可以尝试：
$pip install git+https://github.com/tfgraph/tfgraph.git
，确保您拥有最新的pip和setuptools:：
$pip install--升级pip setuptools
如何运行测试
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>以可编辑模式安装并调用“pytest”：
$pip install-e.
$pytest
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