可查看【GNN】万字长文带你入门 GCN。而 PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库,地址是:github.com/rusty1s/pyto。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集,并且提供了简单易用的接口来生成图,因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近,因此...
plot_history(history, "GCN") 1. 2. 虽然验证损失持续下降了更长的时间,但从第 20 轮开始,验证准确率实际上已经稳定了。 引用 原始论文: Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks :https://arxiv.org/abs/1609.02907 PyG (PyTorch Geometric) 文档:https://pytorch-geometric.readthedocs...
而PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库,地址是:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集,并且提供了简单易用的接口来生成图,因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近,因此熟悉 PyTorch 的同学...
而PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库,地址是:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集,并且提供了简单易用的接口来生成图,因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近,因此熟悉 PyTorch 的同学...
# - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/343 # - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/852 num_edges = dataset.data.num_edges // 2 train_len = dataset[0].train_mask.sum() val_len = dataset[0].val_mask.sum() ...
而PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库,地址是:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集,并且提供了简单易用的接口来生成图,因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近,因此熟悉 PyTorch 的同学...
# - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/343 # - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/852 num_edges = dataset.data.num_edges // 2 train_len = dataset[0].train_mask.sum() val_len = dataset[0].val_mask.sum() ...
而PyTorch Geometric Library (简称 PyG) 是一个基于 PyTorch 的图神经网络库,地址是:https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric。它包含了很多 GNN 相关论文中的方法实现和常用数据集,并且提供了简单易用的接口来生成图,因此对于复现论文来说也是相当方便。用法大多数和 PyTorch 很相近,因此熟悉 PyTorch 的同学...
PyG搭建GCN实现节点分类 数据结构 一开始是打算手写一下GCN,毕竟原理也不是很难,但想了想还是直接调包吧。在使用各种深度学习框架时我们首先需要知道的是框架内的数据结构,因此这篇文章分为两个部分:第一部分数据处理,主要讲解PyG中的数据结构,第二部分模型搭建。 Cyril-KI 2022/11/09 1.5K0 深度学习里面有没有...
# - https://github.com/pyg-team/pytorch_geometric/issues/852 num_edges = dataset.data.num_edges // 2 train_len = dataset[0].train_mask.sum() val_len = dataset[0].val_mask.sum() test_len = dataset[0].test_mask.sum() other_len = num_nodes - train_len - val_len - test_len...