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。 本文的目录结构安排如下所示: GraphSage创...
pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric-fhttps://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cpu.html 2. pytorch-geometric(pyg)介绍 官方仓库:https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric 官方文档:PyG Documentation 参考官方文档 2.1 图数据建模 图用于建模对象(节点)之间的...
GraphSAGE模型，是一种在图上的通用的归纳式的框架，利用节点特征信息（例如文本属性）来高效地为训练阶段未见节点生成embedding。该模型学习的不是节点的embedding向量，而是学习一种聚合方式，即如何通过从一个节点的局部邻居采样并聚合顶点特征，得到节点最终embedding表征。 当学习到适合的聚合函数后，可以迅速应用到未见...
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网络模型代码实战分析等等。 本实验的目录结构安排如下所示: Grap...
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。 本文的目录结构安排如下所示:
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...
作者在论文里用的tensorflow,但是也开源了一个简单, 容易扩展的pytorch版本。 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...
在本次实现中,我们仍然使用Cora数据集作为示例进行测试,由于GraphSage主要聚焦于单一节点特征的更新,因此这里不需要对数据集做特别处理,只需要将数据转化成PyG格式即可。 importtorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidfromtorch_geometric.utilsimportfrom_networkx, to_networkx# 加载cora数据集datase...
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网络模型代码实战分析等等。
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 ...