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
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...
3.2 头文件和配置文件 importmathimporttorchimportrandomimportpyhoconimportargparseimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromsklearn.utilsimportshufflefromsklearn.metricsimportf1_scoreparser=argparse.ArgumentParser(description='pytorch version of GraphSAGE')parser.add_argument('--dataSet',ty...
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:
基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络 简介:本文详细介绍了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现GraphSage算法,在CiteSeer数据集上进行图神经网络的分类训练。内容涵盖GraphSage的创新点、算法原理、网络架构及实战代码分析,通过采样和聚合方法高效处理大规模图数据。实验结果显示,模型在CiteSeer数据集上的分类准确率...
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...
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。
下面是一个使用PyTorch Geometric加载Cora数据集的示例代码: python from torch_geometric.datasets import Planetoid dataset = Planetoid(root='/tmp/Cora', name='Cora') 3. 搭建GraphSAGE的神经网络模型 GraphSAGE模型通常包含多个图卷积层(如SAGEConv),每个卷积层后面跟着一个激活函数(如ReLU)。以下是一个使用PyT...
其中,dgl是 基于pytorch开发 的 图深度学习框架,numpy作为我们初始的数据输入, conv为dgl实现的卷积核算子。 下面开始正式的代码讲解。 (3.2) 图定义和节点与边特征赋值 首先,要在图上进行链接预测任务,我们需要构建我们自己的逻辑图,这里采用dgl的图深度学习框架构建。我们要知道:在dgl框架中,构建图是以边的集合来...