“Heterogeneous Graph Transformer” 这些算子可以直接被用于建立异质图GNN模型。 import torch_geometric.transforms as T from torch_geometric.datasets import OGB_MAG from torch_geometric.nn import HGTConv, Linear dataset = OGB_MAG(root='./data', preprocess='metapath2vec', transform=T.ToUndirected(...
edge_subgraph(subset: Tensor) - 返回子图,但是目前会保留所有的nodes(即使是isolated)【新版本】 to_heterogeneous(node_type: Optional[Tensor] = None, edge_type: Optional[Tensor] = None, node_type_names: Optional[List[str]] = None, edge_type_names: Optional[List[Tuple[str, str, str]]] = ...
to_heterogeneous() 将Data对象转换为异构HeteroData对象 node_type() 表示每个节点类型的节点级向量 edge_type() 表示每条边类型的边级向量 node_type_names() 节点类型的名称 edge_type_names() 边类型的名称 from_dict() Data从 Python 字典创建对象 get_all_tensor_attrs() 获取存储在Data中的所有...
- Added support for homogeneous and heterogeneous biased neighborhood sampling ([#247](https://github.com/pyg-team/pyg-lib/pull/247), [#251](https://github.com/pyg-team/pyg-lib/pull/251)) - Added dispatch for XPU device in `index_sort` ([#243](https://github.com/pyg-team/pyg-lib...
from torch_geometric.loader import DataLoaderloader = DataLoader(heterogeneous_graph_dataset, batch_size=32, shuffle=True)from torch_geometric.loader import NeighborLoaderloader = NeighborLoader(heterogeneous_graph, num_neighbors=[30, 30], batch_size=128, input_nodes=('paper', data['paper'].train_...
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...
Heterogeneous GraphSAGE for movie recommendations pytorch recsys pyg graphsage gnn Updated Jun 11, 2024 Jupyter Notebook AlbertoFormaggio1 / fine_tuning_classification_prediction_GNN Star 0 Code Issues Pull requests Empirical Research over the possible advantages of pretraining a Graph Neural Net...
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...
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。
其中 是当前卷积层的输出, 是上一个卷积层的输出,作为当前卷积层的输入, 是 节点相邻节点的信息, 是其连接边的信息(建议背下来这个公式,你会发现无论空域图卷积的论文怎么折腾,还是没跑出这个框架,只不过是 两个函数换了)。 对于以上计算过程,PyG利用MessagePassing进行实现。接下来以两篇经典图神经网络论文为例...