5.1 数据处理定义推理数据前后置处理逻辑如下：importabcimportjsonimportsysimportosimporttorchclassMyInfe...
GraphLearn最新开源了面向动态图的GNN在线推理实时采样服务(DGS)。DGS具备处理实时高吞吐图更新的能力,并能保证低时延、高并发的推理采样查询处理。其图更新和采样查询的性能在分布式环境下线性可扩展。近期,GraphLearn团队和浙大联合发表的《Dynamic Graph Sampling Service for Real-time GNN Inference at Scale》被评选...
句法解析和语义分析(Parsing):1.句法解析(syntactic parsing) 2. 语义分析(semantic parsing) 推理(Reasoning):1. 解决数学应用题(Math Word Problem Solving),2. 自然语言推理(Natural Language Inference),3. 常识推理(Commonsense Reasoning) 语义角色标注(Semantic Role Labelling):1. 语义角色标注(Semantic Role ...
所有的实验均使用512的batch size训练20个epoch。在评估阶段,我们统一维持GraphSAGE的方法进行Inference。以下是选择Mean作为AGG函数的micro-F1 score: PPI: Reddit: 可以看到ScalableGCN训练出来模型与GraphSAGE的训练结果相差很小,同时可以取得多层卷积模型的收益。 在时间上,以下是8 core的机器上Reddit数据集(23万顶点)...
在一个平均度数为 R 的图上(平均度数 R 意味着一个节点平均有 R 个邻居节点),使用 L 层的 GNN 来推断一个节点需要获取的邻居信息。由于 R 在现实世界的图中通常很大,比如在 Twitter 数据集中 R 为 208,且邻居信息必须逐层获取,所以 GNN 的推理时间(inference time)会随着 L 的增长迅速上升。
初始化为0。对于每阶的卷积操作,我们采样10个邻接顶点。所有的实验均使用512的batch size训练20个epoch。在评估阶段,我们统一维持GraphSAGE的方法进行Inference。以下是选择Mean作为AGG函数的micro-F1 score: PPI: Reddit: 可以看到ScalableGCN训练出来模型与GraphSAGE的训练结果相差很小,同时可以取得多层卷积模型的收益。
初始化为0。对于每阶的卷积操作,我们采样10个邻接顶点。所有的实验均使用512的batch size训练20个epoch。在评估阶段,我们统一维持GraphSAGE的方法进行Inference。以下是选择Mean作为AGG函数的micro-F1 score: PPI: Reddit: 可以看到ScalableGCN训练出来模型与GraphSAGE的训练结果相差很小,同时可以取得多层卷积模型的收益。
property inference attacksembeddingsFederated Graph Neural Networks (FedGNNs) have achieved significant success in representation learning for graph data, enabling collaborative training among multiple parties without sharing their raw graph data and solving the data isolation problem faced by centralized GNNs...
Semi-decentralized Inference in Heterogeneous Graph Neural Networks for Traffic Demand Forecasting: An Edge-Computing Approach 方法:论文提出了一种结合了异构图神经网络(hetGNN)和长短期记忆网络(LSTM)的算法,用于出租车需求和供应预测。与现有最先进方法相比,hetGNN-LSTM实现了大约10倍的推理时间减少,并在不同的分...
[arXiv 2022] Low-latency Mini-batch GNN Inference on CPU-FPGA Heterogeneous Platform. Zhang B, Zeng H, Prasanna V. [Paper] [arXiv 2022] SmartSAGE: Training Large-scale Graph Neural Networks using In-Storage Processing Architectures. Lee Y, Chung J, Rhu M. [Paper] [MICRO 2021] AW...