异构图(Heterogeneous Graph)是一种特殊的图结构,其中节点和边具有多种类型。相比于同构图(Homogeneous Graph),异构图能够更准确地表示现实世界中的复杂关系,例如社交网络中的用户、帖子、评论等不同类型的节点以及它们之间不同类型的边(如关注、点赞、评论等)。 2. PyG(PyTorch Geometric)库是什么,以及它如何支持异...
PyG Heterogeneous Graph Learning torch_geometric.data.HeteroData — pytorch_geometric documentation HeteroData 尝试模仿Python中的字典的行为。 初始化一个异质图对象的多种方式 初始化一个type为 paper 的节点,其节点特征矩阵为x_paper,表示为 x from torch_geometric.data import HeteroData # (1) Assign att...
同质图(Homogeneous Graph):只有一种类型的节点和一种类型的边的图。 异质图(Heterogeneous Graph):存在多种类型的节点和多种类型的边的图。 二部图(Bipartite Graphs):节点分为两类,只有不同类的节点之间存在边。 图结构数据上的机器学习 节点预测: 预测节点的类别或某类属性的取值 边预测: 预测两个节点间是否...
异构Mini-Batch 加载:异构图可以分别通过 loader.DataLoader 和 loader.NextorLoader 对许多小的、单个的巨大图进行转化,转换成 mini-batches。这些 loaders 现在可以处理同构图和异构图: from torch_geometric.loader import DataLoaderloader = DataLoader(heterogeneous_graph_dataset, batch_size=32, shuffle=True)from...
loader = NeighborLoader(heterogeneous_graph, num_neighbors=[30, 30], batch_size=128, input_nodes=('paper', data['paper'].train_mask), shuffle=True) 异构图神经网络:异构 GNN 现在可以通过 nn.to_hetero、nn.to_hetero_with_bases 从同构 GNN 轻松创建。这些进程采用现有的 GNN 模型并复制其消息功...
loader = NeighborLoader(heterogeneous_graph, num_neighbors=[30,30], batch_size=128, input_nodes=('paper', data['paper'].train_mask), shuffle=True) 1. 2. 3. 4. 5. 异构图神经网络:异构 GNN 现在可以通过 nn.to_hetero、nn.to_hetero_with_bases 从同构 GNN 轻松创建。这些进程采用现有的 GN...
异质图(Heterogeneous Graph):存在多种类型的节点和多种类型的边的图。 二部图(Bipartite Graphs):节点分为两类,只有不同类的节点之间存在边。 四、图结构数据上的机器学习 节点预测:预测节点的类别或某类属性的取值 例子:对是否是潜在客户分类、对游戏玩家的消费能力做预测 ...
It would be great to have a working example of how to do link prediction on a heterogeneous graph with the heterogeneous graph learning module. 👍 4 🚀 2 sophiakrix added the feature label Jan 26, 2022 Member rusty1s commented Jan 27, 2022 You are right that we can strengthen our...
异质图(Heterogeneous Graph):存在多种类型的节点和多种类型的边的图。 二,环境配置 1.使用nvidia-smi命令查看服务器上GPU情况 图18. 服务器上GPU情况 2.安装正确版本的pytorch和cudatoolkit,此处安装1.8.1版本的pytorch和11.1版本的cudatoolkit 在vscode上新建虚拟环境gnn_env_lj,用来安装正确版本的pytorch和cudatool...
Heterogeneous Graph Attention Network (HAN HGAT) 根据专家经验设置多条matapath(路径):点、边、点、边、点… 针对不同的matapath,节点i针对路径拿到其所有邻居节点j。 1.点和点计算attention并求和。使用多头注意力机制。 2.所有关系要聚合时算一个attention,其中q,w,b共享。