GraphSAGE不是试图学习一个图上所有node的embedding，而是学习一个为每个node产生embedding的映射。 GraphSage框架中包含两个很重要的操作：Sample采样和Aggregate聚合。这也是其名字GraphSage(Graph SAmple and aggreGatE)的由来。GraphSAGE 主要分两步：采样、聚合。GraphSAGE的采样方式是邻居采样，邻居采样的意思是在某个节点...
GraphSAGE的本质是将一个节点的邻居节点聚合后再与自身进行拼接变换,单层代码实现如下: class SAGEConv(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(SAGEConv, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.proj = nn.Linear(in_featu...
在使用GraphSAGE对节点进行嵌入学习之前,我们需要先将原始数据转换为图结构,并将其存储为Pytorch Tensor格式。例如,我们可以使用networkx库来构建一个简单的图: importnetworkx asnxG=nx.karate_club_graph() AI代码助手复制代码 然后,我们可以使用Pytorch Geometric库将NetworkX图转换为Pytorch Tensor格式。首先,我们需要安...
实现谱域图卷积网络（GCN）和其变种，如GraphSAGE和GAT，需要理解它们的基本原理和PyTorch中相关库的使用。首先，从安装PyTorch-geometric（pyg）开始，它是处理图数据操作的核心库。PyG包含丰富多样的基准数据集，如Planetoid、图分类数据集和3D图形数据，数据加载时会自动处理并提供索引访问。微批次（Mini-ba...
1. Pytorch-基于BiLSTM+CRF实现中文分词(11) 2. Pytorch-LSTM+Attention文本分类(10) 3. Pytorch-textCNN(不调用torchtext与调用torchtext)(6) 4. Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类(5) 5. Pytorch-seq2seq机器翻译模型(不含attention和含attention两个版本)(3) 推荐排行榜 1. Pytorch-LSTM...
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。 本实验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 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。
#https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/functional.html#nll_loss return F.nll_loss(pred, label) 4.2 归纳式GCN GraphSAGE实现 通常,方法forward是进行实际消息传递的地方。每个迭代中的所有逻辑都发生在forward中,通过调用propagate方法将信息从相邻节点传播到中心节点。因此,一般的范式是pre-process...
本文是使用Pytorch Geometric库来实现常见的图神经网络模型GCN、GraphSAGE和GAT。 如果对这三个模型还不太了解的同学可以先看一下我之前的文章: 图神经网络笔记参考的教程: 【图神经网络】GNN从入门到精通_哔哩哔…
3 GraphSAGE Pytorch代码 4 torch_geometric 框架简洁代码 输出: 导航栏 前言: GraphSAGE和GCN相比,引入了对邻居节点进行了随机采样,这使得邻居节点的特征聚合有了泛化的能力,可以在一些未知节点上的图进行学习顶点的embedding,而GCN是在一个确定的图中去学习顶点的embedding。 1 图的基本概念(不清楚可以先看这篇GCN...