【CS224W】Colab 2 Summer Song 又菜又爱玩 目录 收起 PyTorch Geometric (Datasets and Data) PyG Datasets Q1:ENZYMES数据集的特征和类的数量分别是多少? PyG Data Q2:第100个图的标签 Q3:第200个图的边的数量 Open Graph Benchmark (OGB) Dataset and Data Q4:ogbn-arxiv图的特征数目 GNN:Node ...
这个embedding的目的是计算 node embedding 与之前[0,1]标签是否相符 colab 2 node classification (Node Property Prediction) 这个colab就要求使用pytorch geometric和Open Graph Benchmark(OGB)。 实施的是这个模型ICLR17: Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks ogbn-arxiv数据集是一个较小...
(见:Why network module in example/. define reset_parameters manually? · Discussion #227 · snap-stanford/ogb) ……那么现在问题来了,colab2里面就跑了一次这个模型为啥还非要再写一遍这个方法?我个人倾向于是猜测是因为老师抄作业的时候抄拉了。 关于F.dropout() 方法第三个参数self.training,可参考我写...
学员可以通过观看视频教程来学习课程内容,同时结合课件进行复习和巩固。此外,课程还安排了书面作业(homework)和代码编写(Colab)任务,以帮助学员更好地理解和掌握所学知识。 对于想要深入学习图机器学习的学员来说,千帆大模型开发与服务平台无疑是一个理想的选择。该平台提供了强大的图机器学习算法和工具,可以帮助学员快速...
colab2 使用torch搭建GCN: 声明一个class GCN(torch.nn.Module):,里面运用nn的各种函数、卷积层、Batchnorm对tensor进行操作,最后操作同colab1 optimizer使用torch.optim.Adam fromtorch_geometric.datasetsimportTUDatasetimporttorchimportosif'IS_GRADESCOPE_ENV'notinos.environ: ...
20节课，读懂图机器学习和GNN 课程共20节，大家可以一边学习课程内容，一边按照日程安排里的homework（书面作业）和Colab（代码编写）来巩固练习。一月份共6节课 第1节主要讲网络/图论的一些基本知识，包括图的四大属性，网络模型分类等知识。推荐使用官方的snap包来进行之后作业的实操；2-3节主要讲特征学习（Motifs,...
简介:cs224w(图机器学习)2021冬季课程学习笔记5 Colab 1:Node Embeddings 本colab以无向图 Karate Club Network1 (有34个节点,78条边)为例,探索该数据集的相关统计量,并将从NetworkX下载的数据集转换为PyTorch的Tensor格式,用边连接作为节点相似性度量指标实现shallow encoder(以 nn.Embedding 为embedding-lookup)的...
Colab 0 (No code needed - CS224W_Colab_0.ipynb was not working, as of 2022-01-17 Original codes were taken from Introduction: Hands-on Graph Neural Networks) Colab 1 Colab 2 Colab 3 Colab 4 Colab 5 (No code needed) Problem with importing torch-geometric If you encounter problems about...
课程共20节,大家可以一边学习课程内容,一边按照日程安排里的homework(书面作业)和Colab(代码编写)来巩固练习。 一月份共6节课 第1节主要讲网络/图论的一些基本知识,包括图的四大属性,网络模型分类等知识。推荐使用官方的snap包来进行之后作业的实操; 2-3节主要讲特征学习(Motifs, Graphlets, Graph Kernels)和节点嵌...
课程共20节,大家可以一边学习课程内容,一边按照日程安排里的homework(书面作业)和Colab(代码编写)来巩固练习。 一月份共6节课 第1节主要讲网络/图论的一些基本知识,包括图的四大属性,网络模型分类等知识。推荐使用官方的snap包来进行之后作业的实操; 2-3节主要讲特征学习(Motifs, Graphlets, Graph Kernels)和节点嵌...