📦

torch-geometric

Name: torch-geometric
Author: davila7

مراجعة المحتوى r2 آمن 📁 الوصول إلى نظام الملفات⚡ يحتوي على سكربتات⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة

بناء الشبكات العصبية البيانية باستخدام PyTorch Geometric

تتطلب مشاريع تعلم الرسوم البيانية اختيارات دقيقة للبيانات والنماذج وأخذ العينات والتقييم. توفر هذه المهارة إرشادات وأمثلة وقوالب واختبارات أداء وأدوات عرض مرئي لـ PyTorch Geometric.

يدعم: Claude Codex Code(CC)

🥈 80 فضي

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل

Review the Skillstore skill "torch-geometric" from https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-torch-geometric/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/davila7-torch-geometric.md manifest موقَّع GET /api/skills/davila7-torch-geometric/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/davila7-torch-geometric/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "torch-geometric". أحتاج إلى خط أساس لتصنيف العقد في Cora.

النتيجة المتوقعة:

النموذج الموصى به: GCN مكوّنة من طبقتين مع إسقاط.
استخدم أقنعة التدريب والتحقق والاختبار المتوفرة.
تتبّع دقة التحقق وأبلغ عن نتيجة الاختبار المختارة.

جارٍ استخدام "torch-geometric". يحتوي رسمي البياني الاجتماعي على ملايين العقد ولا يمكن تحميله في الذاكرة.

النتيجة المتوقعة:

استخدم أخذ عينات من الجيران بعدد محدود من القفزات، وحساب الخسارة لعقد البداية، وأحجام دفعات مضبوطة، والتحقق باستخدام إعداد ثابت لأخذ العينات.

جارٍ استخدام "torch-geometric". قارن بين GAT وGraphSAGE لرسم بياني للمنتجات.

النتيجة المتوقعة:

يمكن لـ GAT نمذجة الأهمية المتفاوتة للجيران، لكنها تستخدم ذاكرة أكبر.
تُعد GraphSAGE خط أساس عمليًا للرسوم البيانية الكبيرة التي تستخدم أخذ العينات.
قارن بينهما باستخدام التقسيمات والميزات والميزانيات والمقاييس نفسها.

التدقيق الأمني

آمن

v11 • ٢٣‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

The audit reviewed all 175 static findings. One medium-risk issue is confirmed because the template generator can overwrite any writable path supplied through its output argument. All other alerts are benign PyTorch calls, Markdown formatting, dataset cache paths, dictionary keys, imports, or official URLs.

الملفات التي تم فحصها

3,566

الأسطر التي تم تحليلها

عناصر المراجعة

تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

عناصر مراجعة القدرات (1)

هذه قدرات محلية حقيقية قد يُتوقع وجودها لهذه المهارة، لذا فهي تتطلب مراجعة ولكن لا تُحتسب كسلوك خبيث مؤكد.

متوسط

scripts/create_gnn_template.py:467

Python file write/append

with open(output_file, 'w') as f:

The CLI-controlled output path is created and opened with write mode without workspace or existence checks, allowing overwrite of any writable file.

عوامل الخطر

📁 الوصول إلى نظام الملفات (50)

⚡ يحتوي على سكربتات (8)

scripts/benchmark_model.py:97 scripts/benchmark_model.py:129 scripts/create_gnn_template.py:72 scripts/create_gnn_template.py:168 scripts/create_gnn_template.py:265 scripts/create_gnn_template.py:392 SKILL.md:350 SKILL.md:630

⚙️ الأوامر الخارجية (50)

🌐 الوصول إلى الشبكة (5)

SKILL.md:33 SKILL.md:667 SKILL.md:668 SKILL.md:669 SKILL.md:670

دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →

شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric/audits/11?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/davila7-torch-geometric/security.svg)](https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-torch-geometric/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-torch-geometric.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

davila7. (2026). torch-geometric security audit report (audit version 11) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric/audits/11

اقتباس BibTeX

@techreport{davila7-davila7-torch-geometric-2026,
  author = {davila7},
  title = {torch-geometric security audit report (audit version 11)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {11},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric/audits/11},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "torch-geometric security audit report (audit version 11)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-torch-geometric/audits/11"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-torch-geometric:audit:11"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

مقارنة المتغيرات

2 متغيرات قابلة للتثبيت

تبقى مهارة كل مؤلف عنصراً مستقلاً قابلاً للتثبيت. يُرتب المتغير الموصى به وفق أدلة Skillstore.

سبب تصدر هذا المتغير

أعلى تقييم في Skillstore

المؤلف / المصدر تقييم Skillstore موثوقية الأدلة استخدام Skillstore تم التحديث

davila7 موصى به الحالي

davila7-torch-geometric

تقييم Skillstore 80

موثوقية الأدلة مرتفع

استخدام Skillstore 11

تم التحديث

2026-09-09

K-Dense-AI

k-dense-ai-torch-geometric

تقييم Skillstore 72

موثوقية الأدلة مرتفع

استخدام Skillstore 13

تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع

الهندسة المعمارية

قابلية الصيانة

المحتوى

المجتمع

الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

إنشاء نموذج أولي لمصنف عقد

اختيار طبقة PyG وتحميل مجموعة بيانات للاستشهادات وإنشاء سير عمل تدريبي باستخدام أقنعة التقييم.

مقارنة خطوط أساس GNN

تشغيل اختبارات أداء متكررة لـ GCN وGAT وGraphSAGE على مجموعة بيانات مدعومة.

فحص بيانات الرسم البياني

عرض طوبولوجيا الرسم البياني وأنماط الدرجات والتسميات والإحصاءات الأساسية بصريًا قبل تطوير النموذج.

جرّب هذه الموجّهات

إنشاء أول رسم بياني باستخدام PyG

اشرح كيفية تمثيل رسمي البياني في PyTorch Geometric. ميزات العقد لدي هي {features}، وحوافي بالتنسيق {edge_format}.

بناء مصنف عقد

صمّم سير عمل لتصنيف العقد باستخدام {GCN|GAT|GraphSAGE} لمجموعة البيانات {dataset}. ضمّن المعالجة المسبقة وبنية النموذج والتدريب والتحقق وتقييم الاختبار.

توسيع نطاق تدريب الرسم البياني

كيّف مسار PyTorch Geometric الخاص بي ليتعامل مع {node_count} عقدة و{edge_count} حافة. أوصِ باستراتيجية لأخذ العينات وتجميع الدفعات وضبط الذاكرة والتقييم.

تصميم GNN غير متجانسة

صمّم GNN غير متجانسة لأنواع العقد {node_types} وأنواع الحواف {edge_types}. حدّد كيفية التعامل مع البيانات الوصفية وطبقات العلاقات ودوال الخسارة والتحقق.

أفضل الممارسات

افحص أبعاد الميزات وأشكال التسميات واتجاه الحواف والحلقات الذاتية وأقنعة التقسيم قبل التدريب.
اختر الطبقات بناءً على بنية الرسم البياني وميزات الحواف والحجم ومستوى المهمة.
افصل بين تقييم التدريب والتحقق والاختبار، ثم أبلغ عن إحصاءات عمليات التشغيل المتكررة.

تجنب

لا تحمّل الرسوم البيانية الكبيرة بالكامل في الذاكرة عندما يكون أخذ عينات من الجيران مطلوبًا.
لا تقارن النماذج باستخدام تقسيمات بيانات أو معالجة مسبقة أو مقاييس تقييم مختلفة.
لا تفترض أن كل رسم بياني غير موجه أو أن كل مهمة تستخدم تسميات على مستوى العقد.