在过去几年中，又出现了一类新的令人兴奋的神经网络：图神经网络（Graph Neural Networks，简称“GNN”）。顾名思义，这个网络类型专注于处理图数据。在这篇文章中，您将学习图神经网络如何工作的基础知识，以及如何使用Pytorch Geometric（PyG）库和Open Graph Benchmark（OGB）库并通过Python编程实现这样一个图神经网...
这里假设我们直接使用CPU进行计算。接下来,安装PyTorch Geometric(PyG),这是一个专门为图神经网络设计的PyTorch库。由于PyG需要与PyTorch版本相对应,因此我们需要找到与PyTorch 1.8.1版本相对应的PyG版本。假设我们要安装PyG 2.0.3版本,可以运行以下命令:conda install pytorch-geometric=2.0.3最后,安装Open Graph Benchma...
使用PyTorch Geometric(PyG) 构建GNN模型,应用在OGB的两个benchmark数据集上,分别执行节点属性预测和图的预测任务。 1.加载数据集 首先会去下载数据,要等挺久的 from ogb.nodeproppred import NodePropPredDataset dataset = NodePropPredDataset(name = 'ogbn-mag') split_idx = dataset.get_idx_split() ...
为简单起见,专注于使用PyG进行图属性预测的任务。有关其他任务详见官网。 OGB数据加载器:OGB Package使获取与PyG完全兼容的数据集对象变得容易。如下面的代码所示,仅用一行代码即可完成操作,最终用户只需指定数据集的名称即可。然后,OGB Package将下载、处理、存储并返回所请求的数据集对象。此外,可以从数据集对象中...
值得注意的是,OGB 数据集也支持了 PYG 和 DGL 这两个常用的图神经网络框架。DGL 项目的发起人之一、AWS 上海 AI 研究院院长,上海纽约大学张峥教授(学术休假中)说:「现阶段,我认为 OGB 的最大作用是促成学界走出玩具型数据集。一个统一的、更复杂、更多样的数据集会使得研究人员重新聚集力量,虽然还会有模型过...
官方给出的例子都是基于 PyG 实现的,我们这里实现一个基于 DGL 例子。 2.1 环境准备 导入数据包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import dgl import ogb import math import time import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from ogb.node...
OGB即Open Graph Benchmark,是一套用于GNN的基准数据库、数据加载器和评估器的集合。在我们写GNN代码的时候,通过使用OGB提供的Python库来获得数据集,兼容PyG和DGL框架 2. DglNodePropPredDataset类 在写GNN程序的时候,对于数据集,我们一般都是采用from ogb.nodeproppred import DglNodePropPredDataset, 然后dataset...
fromogb.graphproppredimportPygGraphPropPredDatasetfromtorch_geometric.dataimportDataLoader# Download and process data at './dataset/ogbg_molhiv/'dataset = PygGraphPropPredDataset(name ='ogbg-molhiv') split_idx = dataset.get_idx_split()
If cudf is enabled in an environment, this will fail. File "/workspace/x.py", line 4, in <module> ogbg_dataset = PygGraphPropPredDataset(name="ogbg-code2") File "/usr/local/lib/python3.10/d...
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