用PyTorch和PyG实现GraphSAGE

最新推荐文章于 2024-06-03 15:33:40 发布
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#pytorch #人工智能 #python #机器学习-深度学习

本文介绍了如何使用PyTorch和PyG库实现GraphSAGE算法，这是一种节点嵌入方法，通过采样和聚合邻居节点特征学习节点表示。文中详细阐述了安装库、定义模型、训练和测试过程，并以Cora数据集为例进行了演示。通过调整模型结构和超参数，该算法适用于图数据的节点分类任务。

GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated）是一种用于图神经网络的节点嵌入方法，它通过采样和聚合邻居节点的特征来学习节点的表示。在本文中，我们将使用PyTorch和PyG（PyTorch Geometric）库来实现GraphSAGE算法。

首先，我们需要安装PyTorch和PyG库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install torch
pip install torch-geometric

接下来，我们将导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn
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在本文中，我们将使用PyTorch库来实现GraphSAGE，并提供相应的源代码。通过定义模型的核心部分，即采样和聚合操作，并结合训练和测试函数，我们能够进行模型的训练和评估。接着，我们进行模型的训练和测试，并输出每个epoch的损失和准确率。当然，这只是GraphSAGE模型的一个简单实现示例，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和优化。在训练函数中，我们首先将模型设置为训练模式，然后使用前向传播计算输出。接下来，定义GraphSAGE模型的核心部分，即采样和聚合操作。
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pytorch geometric教程三 GraphSAGE代码详解+实战pytorch geometric教程三 GraphSAGE代码详解&实战原理回顾paper公式代码实现SAGE代码（SAGEConv）__init__邻域聚合方式参数含义 pytorch geometric教程三 GraphSAGE代码详解&实战 这一篇是建立在你已经对pytorch geometric消息传递&跟新的原理有一定了解的基础上。如果没有的话，推荐先看这篇关于pytorch geometric消息
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PyG提供了一些内置的图数据集，这里我们将使用Planetoid数据集作为示例。训练过程中，我们首先将模型切换到训练模式，然后通过前向传播计算输出，并使用负对数似然损失函数计算损失。通过这个示例，我们可以了解到如何使用PyG库和Python实现GraphSAGE算法，并对图数据进行节点表示学习和节点分类。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能会有更复杂的模型和数据集，但基本的思路和步骤是相似的。在这里，我们首先将模型切换到评估模式，然后使用训练好的模型进行前向传播，得到节点的预测结果。
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这行代码创建一个Adam优化器，并将模型的参数传递给它，用于模型参数的更新。这将加载Cora数据集的第一个图数据实例，包括节点特征、图的边缘信息以及节点的真实标签。这行代码加载了Cora数据集，该数据集包括节点特征、图的边缘信息以及节点的真实标签。这行代码将模型切换到训练模式，以启用训练时的特定操作，如Dropout。这两行代码用于计算梯度并执行梯度下降，更新模型的参数，以最小化损失函数。这会将数据传递给你的GraphSAGE模型，然后返回模型的预测结果。模型，并将模型的参数和计算移动到GPU或CPU上。
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图神经网络系列-PyTorch + Graph SAGE GraphSAGE 是Graph SAmple and aggreGatE GraphSAGE是一个图归纳表示学习的方法，GraphSAGE用于生成节点的低维向量表示，对于具有丰富节点属性信息的图非常有用。 大型图中节点的低维向量嵌入在机器学习（如节点分类、聚类、链接预测）中有着广泛的应用。然而，大多数嵌入框架都是固有的、只能生成单个固定图的嵌入。这些转化方法不能有效地推广到前所未见的节点（例如，在演化图中），而且这些方法无法学习在不同的图上进行泛化
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图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一类专门用于处理图结构数据的深度学习模型，近年来在许多任务上取得了显著的成果。其中，GraphSAGE（Graph Sample and Aggregated）是一种基于随机采样和聚合的图神经网络模型，广泛应用于节点表征学习任务。GraphSAGE是一种常用的图神经网络模型，在节点表征学习等任务中有着广泛的应用。通过学习和掌握GraphSAGE的实现方法，我们可以进一步深入研究和应用图神经网络模型。在测试过程中，我们计算模型的准确率。
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书的配套代码：Chapter7：GraphSage示例（使用Cora数据集） 目录1. 采样（sampling.py）2. 聚合（net.py）3. GraphSAGE模型构建（net.py）4. 数据处理（data.py）5. 主函数5.1 导入需要的包5.2 数据准备5.3 模型初始化5.4 模型训练和测试 1. 采样（sampling.py） GraphSAGE包括两个方面，一是对邻居的采样，二是对邻居的聚合操作。 为了实现更高效的采样，可以将节点及其邻居节点存放在一起，即维护一个节点与其邻居对应.
【Graph Net】【专题系列】五、GraphSAGE代码实战
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GraphSAGE是一种高效的图嵌入方法，可以用于不同的图学习任务，如节点分类、链接预测等。它允许学习到一种能够统一不同大小的图、不同类型的图结构以及训练和测试图数据的结构差异的节点嵌入向量。论文链接如下：：为图中每个节点赋予一个初始特征向量，这可以是节点的属性特征，或者简单的one-hot编码。：对于图中的每个节点，从其邻居中随机采样固定数目的节点。采样是为了减少计算资源的消耗，特别是对于那些有很多邻居的节点。采样数目可以是一个超参数。
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GraphSage原理 GraphSage的Python实现 import numpy as np import torch.nn as nn import torch import torch.nn.init as init import torch.nn.functional as F def sampling(src_nodes, sample_num, neighbor_table): ''' 根据源节点采样指定数量的邻居节点，注意使用的是有放回的采样； 某个节点的邻居节
pytorch 实现SIGGRAPH
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SIGGRAPH是一个计算机图形学的国际会议，而不是一个特定的算法或实现。如果你想要了解如何使用PyTorch实现一些与计算机图形学相关的算法，你可以参考一些开源项目或者学术论文。在这些项目或论文中，你可以找到使用PyTorch实现的各种计算机图形学算法，如图像生成、图像处理、渲染等。你可以通过搜索相关的关键词来找到这些项目或论文，然后根据你的需求选择适合的实现。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Pytorch+PyG实现GraphSAGE](https://blog.youkuaiyun.com/m0_47256162/article/details/128747701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Pytorch实现GraphSAGE(基于PyTorch实现)](https://blog.youkuaiyun.com/m0_47256162/article/details/128820117)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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