class TwoLayerGCN(nn.Module): def __init__(self, in_dim, hid_dim, out_dim): """两层的GCN模型""" super().__init__() self.conv1 = dglnn.GraphConv(in_dim, hid_dim, allow_zero_in_degree=True) self.conv2 = dglnn.GraphConv(hid_dim, out_dim, allow_zero_in_degree=True) de...
import dglfromdgl.nnimport GraphConvfromdgl.dataimport PPIDatasetfromdgl.dataloading.pytorchimport GraphDataLoaderfromdgl.data.utilsimport split_dataset class GraphConvNet(nn.Module):def __init__(self,in_channels=3,out_channels=6):super(GraphConvNet,self).__init__()self.gcn_0=GraphConv(in_cha...
self.gcn1 = GraphConvolution(input_dim, 16) self.data_bn1 = nn.BatchNorm1d(16 * num_point) self.gcn2 = GraphConvolution(16, 32) self.data_bn2 = nn.BatchNorm1d(32 * num_point) self.gcn3 = GraphConvolution(32, 16) self.data_bn3 = nn.BatchNorm1d(16 * num_point) self.gcn4 ...
说到实现,包括Kipf等人的图卷积网络 (GCN) 和Bengio实验室的图注意力网络 (GAT) 在内,2017-2019年各大顶会的 (至少) 26项图网络研究,这里都能找到快速实现。 到底能多快?PyG的两位作者用英伟达GTX 1080Ti做了实验。 对手DGL,也是图网络库: 在四个数据集里,PyG全部比DGL跑得快。最悬殊的一场比赛,是在Cor...
fromdgl.dataimportMiniGCDatasetimportmatplotlib.pyplotaspltimportnetworkxasnxdataset=MiniGCDataset(80,10,20)# 上面参数的意思是生成80个图,每个图的最小节点数>=10, 最大节点数<=20graph,label=dataset[0]# 拿出第一个数据(图,标签)进行展示fig,ax=plt.subplots()nx.draw(graph.to_networkx(),ax=ax)#...
它的运行速度很快,训练模型速度可以达到DGL(Deep Graph Library )v0.2 的40倍(数据来自论文)。除了出色的运行速度外,PyG中也集成了很多论文中提出的方法(GCN,SGC,GAT,SAGE等等)和常用数据集。因此对于复现论文来说也是相当方便。由于速度和方便的优势,毫无疑问,PyG是当前最流行和广泛使用的GNN库。让我们开始吧。
self.linear=nn.Linear(in_feats, out_feats)defforward(self, g, inputs):#g—graph#inputs—input node features#first set the node features首先设置节点特征g.ndata['h'] =inputs#trigger message passing on all edges 在所有边上触发消息传送g.send(g.edges(), gcn_message)#trigger aggregation at...
说到实现,包括Kipf等人的图卷积网络 (GCN) 和Bengio实验室的图注意力网络 (GAT) 在内,2017-2019年各大顶会的 (至少) 26项图网络研究,这里都能找到快速实现。 到底能多快?PyG的两位作者用英伟达GTX 1080Ti做了实验。 对手DGL,也是图网络库: 在四个数据集里,PyG全部比DGL跑得快。最悬殊的一场比赛,是在Cor...
3、编写gcn.py。注意添加# cython: language_level=3,不然默认用的是python2: 小锋学长生活大爆炸 2023/12/28 8780 【DGL系列】简单理解dgl.distributed.load_partition的返回参数 pytorch 实际的信息更多。需要注意的是:因为节点/边已被重新标记,因此同一分区中的ID位于连续的ID范围内。
在DGL 中,Kipf 和 Welling 图卷积层称为“GraphConv”,而不是 PyTorch Geometric 中使用的“GCNConv”。除此之外,该模型看起来基本相同。 请注意,我们不是传递批处理作为输入,而是传递 g(DGL 图对象)和节点特征。 在设置训练循环时,也大致相同,但要特别注意传递给模型的内容。