PyTorch搭建GNN(GCN、GraphSAGE和GAT)实现多节点、单节点内多变量输入多变量输出时空预测 Cyril-KI 互联网行业 从业人员10 人赞同了该文章 目录 收起 I. 前言 II. 数据集说明 III. 模型 3.1 GCN 3.2 GraphSAGE 3.3 GAT IV. 训练与测试 V. 实验结果 I. 前言 前面已经写了很多关于时间序列预测的...
#https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/functional.html#nll_loss return F.nll_loss(pred, label) 4.2 归纳式GCN GraphSAGE实现 通常,方法forward是进行实际消息传递的地方。每个迭代中的所有逻辑都发生在forward中,通过调用propagate方法将信息从相邻节点传播到中心节点。因此,一般的范式是pre-process...
GraphSAGE使用Sampler方法来聚合邻居信息。在Pytorch Geometric中,可以使用Various Sampling方法来实现Sampler。例如,使用ClusterData方法将图分成多个子图,然后对每个子图进行采样操作。 以下是ClusterData的使用示例: fromtorch_geometric.utils import degree, to_undirectedfromtorch_geometric.transforms import ClusterData #Con...
基于Pytorch Gemotric 在昇腾上实现GraphSage图神经网络 基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络 本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型...
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络 本文主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型代码实战分析等等。 本实验的目录结构安排如下所示: - Graph...
实现谱域图卷积网络（GCN）和其变种，如GraphSAGE和GAT，需要理解它们的基本原理和PyTorch中相关库的使用。首先，从安装PyTorch-geometric（pyg）开始，它是处理图数据操作的核心库。PyG包含丰富多样的基准数据集，如Planetoid、图分类数据集和3D图形数据，数据加载时会自动处理并提供索引访问。微批次（Mini-...
1. Pytorch-基于BiLSTM+CRF实现中文分词(11) 2. Pytorch-LSTM+Attention文本分类(10) 3. Pytorch-textCNN(不调用torchtext与调用torchtext)(6) 4. Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类(5) 5. Pytorch-seq2seq机器翻译模型(不含attention和含attention两个版本)(3) 推荐排行榜 1. Pytorch-LSTM...
除了tensorflow版本,作者还开源了一个简单、易扩展的pytorch版本,其中用的数据集比较小(不是论文中的数据集)。 Cora数据集由机器学习论文组成。 这些论文分为以下七个类别之一: 基于案例 遗传算法 神经网络 概率方法 强化学习 规则学习 理论 这些论文的选择方式是,在最终语料库中,每篇论文引用或被至少一篇其他论文引用...
在PyG 中,邻居采样是通过一个对象来实现的[ 邻居加载器](https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/modules/loader.html#torch_geometric.loader.NeighborLoader).假设我们需要 5 个邻居和这 5 个邻居中的 10 个 (num_neighbors)。如前所述,我们可以定义批量大小通过为多个目标节点创建子图来加速该过程...
pytorch版本中用的两个数据集都比较小,不是论文里用的数据集。这两个数据集在Kipf 16年经典的GCN论文用到了。节点数量分别约是2700,20000。 cora是一个机器学习论文引用数据集,提供了2708篇论文的引用关系,每篇论文的label是论文所属的领域。label一共七种,包括遗传算法,神经网络,强化学习等7个领域。特征是已经经...