نقدم مكتبة PyTorch Geometric، وهي مكتبة للتعلم العميق على البيانات المدخلة ذات الهيكل غير المنتظم مثل الرسوم البيانية، السحب النقطية والأشكال الهندسية (manifolds)، والتي تم بناؤها على أساس PyTorch. بالإضافة إلى هيكلات البيانات الرسمية وطرق المعالجة العامة، تحتوي المكتبة على مجموعة متنوعة من الطرق التي تم نشرها حديثًا في مجالات التعلم العلائقي ومعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد. تحقق PyTorch Geometric معدل مرور عالي للبيانات من خلال الاستفادة من تسريع GPU النادر، بتوفير نواة CUDA مخصصة، وإدخال معالجة الدفعات الصغيرة بكفاءة لل أمثلة المدخلة ذات الأحجام المختلفة. في هذا العمل، نقدم المكتبة بالتفصيل ونقوم بدراستها المقارنة الشاملة للطرق المنفذة في سيناريوهات تقييم متجانسة.