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能,以考虑不同的节点和边缘类型: from torch_geometric.nn import SAGEConv, to_hetero clas...
通过调用**torch_geometric.nn.to_hetero()** 或 torch_geometric.nn.to_hetero_with_bases() 来自动地将同质图GNN转换为异质图GNN。 通过PyG提供的用于异质图卷积操作的封装函数 conv.HeteroConv 来为不同类型的节点/边定义各自的卷积函数。 这种方法特别适合对不同类型的边应用不同的消息传递函数的情况。 使用...
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能,以考虑不同的节点和边缘类型: from torch_geometric.nn import SAGEConv, to_hetero clas...
异构图存储:异构图现在可以存储在它们自己的专用 data.HeteroData 类中。 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。 异构图神经网络:异构 GNN 现在可以通过 nn.to_hetero...
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能,以考虑不同的节点和边缘类型。 使用GraphGym 管理实验 PyG 2.0 现在通过 torch_geometric.graphgym 正式支持 GraphGym。总的来说,GraphGym 是一个平台,用于通过高度...
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能,以考虑不同的节点和边缘类型: 使用GraphGym 管理实验 PyG 2.0 现在通过 torch_geometric.graphgym 正式支持 GraphGym。总的来说,GraphGym 是一个平台,用于通过高度...
异质图:https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/generated/torch_geometric.data.HeteroData.html#torch_geometric.data.HeteroData 数据集InMemoryDataset https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/create_dataset.html#creating-in-memory-datasets ...
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能,以考虑不同的节点和边缘类型: from torch_geometric.nnimportSAGEConv, to_heteroclassGNN(torch.nn.Module): ...
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能,以考虑不同的节点和边缘类型: from torch_geometric.nn import SAGEConv, to_heteroclass GNN(torch.nn.Module): def __init__(hidden_channels, out_channels...
PyG主要用于图网络计算,本身没有可视化功能。可利用PyG的to_networkx()方法将PyG同构图对象转化成networkx对象,然后可视化。 to_networkx( data: PyG的Data或HeteroData对象, node_attrs: 节点属性名(可迭代str对象,默认None), edge_attrs: 边属性名(可迭代str对象,默认None), ...