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DGL 和 PyG 是两个主流的图神经网络库，它们在API设计和底层实现上有一定差异，在不同场景下，研究人员会使用不同的依赖库，因此分享一些替代经验策略

准确高效的潮流 (PF) 分析对于现代电网的运行和规划至关重要。因此，我们需要一种可扩展的算法，能够为小型和大型电网提供准确、快速的解决方案。

OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试 环境搭建 下载代码及安装依赖 数据集准备 推理测试 报错与解决方法

背景介绍 DGL (Deep Graph Learning) 和 PyG (Pytorch Geometric) 是两个主流的图神经网络库，它们在API设计和底层实现上有一定差异

1. 摘要 Fuxi是由复旦大学的研究人员开发的一个基于数据驱动的全球天气预报模型，主要由Cube Embedding、U-Transformer和全连接层构成。

1. 摘要 ESMFold是由Meta AI团队开发的一种基于深度学习的高效蛋白质结构预测模型，其核心目标是利用大规模蛋白质语言模型（ESM）直接从氨基酸序列快速推断蛋白质的三维结构。

1. 摘要 OpenFold是一种基于深度学习的蛋白质结构预测模型，广泛应用于蛋白质从头预测、功能位点解析、突变效应模拟等领域。该模型的核心目标是通过大规模预训练和多阶段优化

摘要 Geneformer被广泛应用于疾病建模、治疗靶点发掘、基因网络预测与调控分析、基因功能预测与剂量敏感性分析、单细胞转录组数据集成与标准化、遗传变异解释与GWAS靶点优先排序。

环境搭建 下载代码及安装依赖 数据集准备 推理测试 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 报错与解决方法 1、报错 ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: